产品经理知识体系及面试指南（8大面试考题及答题技巧）

数据中台是近几年火热到发烫的概念，中国TOP大厂以及很多小厂都在建设数据中台，就导致数据中台产品经理是一个薪资高、人才缺口十分大的岗位。

但是要想拿顺利拿到数据中台产品经理的offer还是不太容易，数据中台对产品经理的能力要求还是比较高：

一方面，作为数据中台的产品经理，你要对中台、业务中台、数据中台这些比较新的概念都要有比较深刻的理解。你还要对数据敏感，能够通过数据分析洞察更加深层次的问题，通过数据解决别人无法解决的问题，从而提高产品的价值。

另外一方面，阿里巴巴早在2015年就公布了中台的概念，说明其早已把中台体系做得很成熟，如果你并非阿里员工，没有亲身经历中台的搭建，就很难理解中台究竟是干什么。网上大多数有关数据中台的资料都只是在讲一些浅显的概念。

华仔是《数据中台实战：手把手教你搭建数据中台》的作者，曾就职于科大讯飞，现任富力环球商品贸易港数据中台产品负责人，是人人都是产品经理社30万阅读量专栏作者，公众号“改变世界的产品经理”的主理人。

我在富力集团有幸经历了业务中台、数据中台的从0到1建设全过程，而与富力集团合作建设中台的正是阿里系中台建设的合作伙伴，这使得我在富力集团建设中台的过程中吸收了很多关于数据中台的实战经验。

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要想拿到数据中台产品经理的offer，就必须了解你面试中可能会被问到的一些问题，华仔通过2篇文章精心准备了十几个你在面试中极有可能会被问到的问题，希望能够助你顺利拿到offer。

问题一：你是怎么理解中台的？

中台就是是中心化的能力复用平台。“中”就是中心化，中台应该承担起企业所有的业务，也是企业的数据中台。

中台的第二个特点是能力复用，能够快速支撑起N条产品线的的搭建。中台是平台型产品，为应用提供通用的能力。一般来说 中台包括业务中台和数据中台。

问题二：你是怎么理解业务中台的？

比如阿里巴巴旗下有很多电商产品，有的产品面向B端，有的产品面向C端，这些产品基本都会用到账号系统、交易系统、营销系统等，而这些大的模块基本都是通用的，如果每个团队都重新开发一套账号系统、交易系统、营销系统等，就是对资源的严重浪费。

因此，由专门的团队负责开发这些通用系统，再将之赋能给各条产品线，这样做，既可以最大化重复利用资源，又可以将每条产品线的数据沉淀在一起。

问题三：你是怎么理解数据中台的？

几乎每条产品线都需要相关的数据分析工作，这些工作又会涉及数据分析师、数据开发工程师等角色。如果为每条产品线都配备数据分析师、开发人员，不但数据的标准得不到统一，而且也是对人力资源的一种浪费。数据中台可以承担公司所有产品线的数据分析工作，通过数据化的手段为各个产品线赋能。

为什么要搭建数据中台呢？阿里的军师曾鸣提出过一个概念叫“数据智能”，我们看一下什么是数据智能。以我们生活中常见的美团外卖为例，美团是如何调动千万量级的商户和遍布全国的外卖骑手将外卖安全、快速地送到用户的手上呢？如果靠人力进行调度，以美团如此大的业务量，其需要花费的人力是难以想象的。因此美团一定拥有一套不断迭代的智能调度算法，这套算法可以帮助用户找到合适的餐馆，帮助餐馆找到合适的骑手，从而以最高的效率将外卖送到用户手上，所以美团是一个数据智能的公司。

数据智能的标志就是由机器代替人工去决策，未来数据智能是一个企业的核心竞争力之一。那么怎么实现企业的数据智能？答案就是建设数据中台。建设数据中台的最终目标就是帮助企业实现数据智能。

问题四：你认为业务中台和数据中台有什么关系？

业务中台的目的是一切业务数据化；数据中台的目的是一切数据业务化。业务中台和数据中台是相辅相成的。

如果公司有业务中台，并且由一个专门的团队负责，那么数据中台的建设会容易很多，因为业务中台已经整合了公司内所有产品线的业务模块，使通用的业务数据都被统一存储到业务中台，这样就不用再对每个产品线单独进行调研，沟通成本会大大降低。

如果公司没有业务中台，也可以建设数据中台，只不过要多做一些工作，要从各条业务线分别采集数据，所以公司建设业务中台，会让数据中台的建设工作事半功倍。

问题五：你觉得什么公司适合建设中台？

短期来看，中台的建设成本比较高。业务中台要具备支撑公司所有产品线的核心业务能力，数据中台要支撑公司所有产品线的数据分析相关工作，因此开发相关系统，前期的投入比较大。

不过公司在搭建好中台并具备核心的业务能力和数据能力之后，再去扩展产品线时，新增的产品线的建设所需的成本就没那么高了，新产品线只需接入中台即可，所以从长远来看，中台还是能够降低企业研发成本的。

判断一家公司到底是否适合建设中台，可以看看该公司的产品线数量。如果公司有多条产品线（至少三个产品线以上），各个产品线之间有很多可以复用的功能，那么该公司就适合搭建中台。

初创公司是不适合搭建中台的，因为搭建中台需要投入大量的人力物力成本，大多数初创公司前期基本只有一条核心产品线，因此等到公司发展出多元的业务再搭建中台也不迟。

问题六：如果你是数据中台的产品经理 你会做哪些内容？

数据中台主要承担以下四个方面的工作，分别是对数据的“采集”“存储”“打通”“使用”。

“采集”是指采集各条业务线的数据（如业务数据、日志数据、用户行为等），并将这些数据集中处理，存放在数据中心。

“存储”是用更加科学的方式存储数据。业内一般采用三层建模的方式，让采集上来的数据变成公司的数据资产。

“打通”分为两方面。一方面要打通用户的行为数据和用户的业务数据，从而实现更加丰富的用户画像；另一方面是要打通产品线之间的数据，比如一个用户既用了A产品线的服务，又用了B产品线的服务，需要打通产品线才能挖掘出这些数据信息。

“使用”是用打通后的数据赋能业务人员、帮助领导层进行决策，用数据来反哺业务。

问题七：完成一个指标的开发都需要哪些人参与？

一个数据中台的项目需要10种不同角色（包括数据中台负责人在内）共同参与，包括架构师、项目经理、模型设计师、数据开发工程师、后端开发工程师、前端开发工程师、UI设计师、测试工程师。

问题八：请你简单介绍数据中台的工作流程？

如下图，数据中台完成一个指标的开发需要经历11个步骤，分别是业务口径梳理、技术口径梳理、数模型设计、数据开发、后端开发、前端开发、联调、测试、上线、迭代。

问题九：数据中台产品经理需要具备哪些能力？

1.学习能力

数据中台的目标是帮助公司内部N多产品线实现数据化运营、数据智能，那么就需要对各个业务线的用户、商业模式、业务流程有一定的了解，只有足够了解才能做出有价值的东西，这就需要数据中台的 产品经理花费大量的时间快速学习各个业务线的知识。

2.合作能力

数据中台的产品经理要对接的人很多有自己内部的开发、测试、设计人员，还要对接产品线的产品经理和运营，所以怎么更好的与这多种角色合作实现自己的目标就显得尤为重要

3.创新能力

怎么通过数据使内部的运营工作更加高效，怎么通过数据更好的服务我们的用户和商家，这就需要数据中台的产品经理有很多创新的想法，并把它落地执行。

4.数据分析能力

数据中台的产品经理要对数据有很高的敏感性，通过数据分析发现一些深层次的原因，通过数据不断迭代我们的产品。

如果你需要了解有关数据中台更多内容，可以参考华仔新书，全书50+实战案例手把手教你搭建数据中台。新书上线初期享受，每满100-50活动，十分优惠。

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亲爱的读者，你好，我是本书作者董超华，行业内都叫我“华仔”。我曾就职于科大讯飞，现任富力环球商品贸易港数据中台产品负责人。

是人人都是产品经理社区30万阅读量专栏作者，公众号“改变世界的产品经理”的主理人。

自从2015年阿里巴巴提出中台的概念后，中台的概念就迅速传遍整个互联网圈。

我知道，很多朋友应该看过朋友圈里流传的相关文章，甚至有人曾经为了听“大厂”职工们讲中台的干货，奔走在各种大小行业会议之间。

我也知道，这种碎片化的吸收虽然增加了大家的知识，却也增加了大家的焦虑，因为技术不平等广泛存在于业界。

阿里巴巴早在2015年就公布了中台的概念，说明其早已把中台体系做得很成熟，如果你不是阿里巴巴的员工，没有亲身经历中台的搭建，就很难理解中台究竟是干什么的。

2019年5月13日，我写了一篇关于数据中台的文章，发表在人人都是产品经理社区中，第二天该文章的阅读量就破了1万次。截至2020年6月，我的数据中台实战系列文章的全网阅读量已经突破34万次。

为什么我的数据中台实战系列文章这么“火”呢？除了如今中台的概念比较“火”之外，还因为深入了解中台的人少之又少，大多数人都只能讲概念，很少有人能写出关于中台搭建的实战干货。

我在富力集团有幸经历了业务中台、数据中台的从0到1搭建全过程，而与富力集团合作搭建中台的正是阿里系中台搭建工作的直接参与者，这使得我在富力集团搭建中台的过程中吸收了很多关于中台的实战经验。

本书基于我多年搭建数据中台的实战经验，从“采集”“存储”“打通”“应用”的角度，毫无保留地为你解析从0到1搭建数据中台的全过程。

本书的读者范围很广，无论你是正在进行数据化转型的公司高层、一线的产品经理/运营人员/设计师/开发人员，还是对数据领域感兴趣的从业人员或求职学生，都可以从中学到想要的内容。

推 荐 序

我是2019年6月份认识超华的，得知他准备出版自己的新书，而且还是中台方向，我就非常感兴趣。看完新书初稿，我就从自己的角度聊聊中台以及我对这本书的理解。

中台这个概念近几年非常火热，对于很多公司来说，如果不做中台都显得自己跟不上时代或者公司不够“高大上”，可实际上真正懂中台、做过中台、了解如何使用中台的人并不多。这就出现了一种情况，很多公司的中台战略都停留在口头上和会议室里，实际落地到业务和系统中却什么也没有。

导致这种现象的原因有两种：第一种，有些公司对自身业务特点不了解，硬上中台，结果水土不服；第二种，有些公司缺少对中台的认知和实操经验，使用方法错误。其实，一家公司在上马中台战略以前，一定要明确：中台是否适合于本公司。为什么这么说呢？因为很多公司其实是不需要中台的。在我看来，只有业务密度和复杂度达到一定量级的公司，才有中台存在的必要。如果只是简单的业务组件化或者系统模块化，就算没有中台，公司也可以实现。所以，支撑复杂业务的业务中台以及支撑海量数据的数据中台才是中台的核心价值所在。

学习中台的最好方式就是通过成功案例和实操经验获取知识，因为这都是最真实可落地的东西，比起一堆的概念或者噱头来说要有用得多。超华对中台有着丰富的实践经验，在大型企业中负责业务中台和数据中台从0到1搭建的过程，这种实战经验是非常可贵的，能让理论落地。

不管是数据中台，还是业务中台，从概念到落地、从方案到经验，需要经过实践和打磨，非短期突击能实现。超华在这方面有自己独到的经验和方法论。在书中，他对于数据中台的几个核心环节（采集、存储、打通、应用）的概括非常完整，这是构建数据中台的重要方法，凭此可以让数据中台一步一步落地并实现。