为什么我们需要数据仓库？

如果问，2020年哪类产品经理岗位最火？数据产品经理值得拥有姓名。

最近，挺多同学想入行数据产品经理，但是对这个岗位并没有足够了解，就匆匆投了简历，继而面试踩坑：

我收到的众多提问中，整理了几个出现频率较高的问题，特别为大家解读：

• 数据产品经理和普通互联网产品经理区别是什么？
• 我知道数据库，数据仓库是什么？
• 0经验，也能收获数据产品经理offer吗？

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好，开门见山，开始第一个问题：

Q1: 数据产品经理和普通互联网产品经理的区别是什么？

A：C端产品经理和B端产品经理，我把它们都称为普通互联网产品经理，没有歧视，只是其中的一个称呼而已。

那么，C端产品经理最重要的是交互体验，重视用户体验是否足够好，如果体验不好，用户就会流失；

B端产品经理需要做的是业务流程，比如企业的CRM管理系统，如果整个流程不够顺畅的话，可能无法支撑企业去运转你的产品；

数据产品经理对于能力的要求相对更加复合，需要你懂数据开发，也得懂一些数据分析师的内容，也要会一些数据架构，也要懂SQL。

SQL很好理解，会写SQL嘛。数据架构是什么鬼？

一个数据需求过来了，需要连接什么样的数据源？获取数据之后会不会影响前端响应速度呢？数据获取后，传输得怎么样？这些都是与数据架构相关的一些问题。

基于以上，数据产品经理要掌握的能力有：熟练掌握用户交互、能够做出很顺畅的业务流程，也要懂数据架构的相关知识，在这个基础上，还要能够为以上能力赋能。

Q2: 我只知道数据库，数据仓库是什么？

数据仓库，顾名思义，就是存储数据的仓库。

业界对于数据仓库早已有了广泛认可的定义，即：数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。

• 主题性：数据仓库是针对某个主题来进行组织，比如滴滴出行，司机行为分析就是一个主题，所以可以将多种不同的数据源进行整合。而传统的数据库主要针对某个项目而言，数据相对分散和孤立。
• 集成性：数据仓库需要将多个数据源的数据存到一起，但是这些数据以前的存储方式不同，所以需要经过抽取、清洗、转换的过程
• 稳定性：保存的数据是一系列历史快照，不允许修改，只能分析。
• 时变性：会定期接收到新的数据，反应出最新的数据变化。

总的来说，数据仓库是将多个数据源的数据按照一定的主题集成起来，因为之前的数据各不相同，所以需要抽取、清洗、转换。

Q3：0经验，也能收获数据产品经理offer吗？

数据产品经理是一个处于发展阶段的岗位，很多招聘需求也没有明确要求，应聘者必须有相应的工作经验。

所以，在面试前做足功课，提前熟知数据产品经理的工作职责，建立自己对这份岗位的认知，非常重要。

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