数据报表产品经理是很多转行或者入行数据产品经理的首选方向，但对于数据报表产品经理的理解很多都是局限于出数据，做报表的。本文对数据报表产品经理的主要生存法则进行了汇总，希望能够帮助你更进一步理解。

数据报表产品经理是很多转行或者入行的数据产品经理的首选方向，很多公司或者求职者对数据产品经理岗位的理解也是如此，就是出数据，做报表的。

关于数据产品经理的岗位分类往期文章做了很详细的描述不再赘述。在这个国际形式复杂，疫情反复的冬天，不管是毕业求职还是社招换工作，都切实感受到了寒意，不为贩卖焦虑，只是想针对数据报表这个方向的数据产品经理求职者一点点建议。

一、现在哪些公司还会招数据报表产品经理？

从一个数据报表应用类的数据产品岗位招聘JD，我们来看报表方向的数据产品经理的工作职责和能力要求。这类产品的主要工作就是对接各个业务部门的数据报表或者数据调取需求，为业务部门设计指标体系，输出数据报表或者一些数据可视化Dashboard页面以及可视化大屏等（智慧城市大屏）。

说白了，更像是作为业务人员和数据的一个桥梁，因为业务擅长的商业模式和业务流程，有了数据产品，可以更方便的和数据开发沟通。互联网行业是最早进行数据化管理、数据化运营的，七八年前，互联网企业就开始设置这类产品岗位为业务数据化决策赋能了。

所以到现在不管是数据产品、数据平台的成熟度还是产品、运营人员的数据素养，都得到了很长时间的培养和进化。一个C端产品经理的能力要求不仅包括产品能力，也需要包括数据分析能力，如果他们可以自己确定指标和分析维度，纯粹的报表产品经理发挥价值的余地就越来越小了。

所以，现在互联网行业的数据产品经理招聘，很少会有只做报表方向的，需要具备更多数据业务化、数据产品化的复合能力。

当前来说，一些传统行业正在进行数字化转型的过程，从上到下开始意识到数据的作用，但业务人员的数据思维和数据能力尚不成熟，需要有对应的报表数据产品岗位来加速数字化转型的过程。

二、数据报表产品经理的主要生存法则

1. 化被动为主动

还记得我刚入行做数据产品经理的时候，是在一家外卖公司做C端流量数据统计，每天的主要工作就是帮助C端产品经理，统计不同流量入口的流量转化漏斗，App新版本上线后，统计不同页面和功能按钮的PV，UV，下单转化率等。

工作的主要流程就是，产品经理提一个报表需求，我要分析什么产品，看哪些指标，指标的统计逻辑可能会有分析师、产品经理、数据产品经理三方一起确定，比如访购率指标到底是订单数/UV,还是订单数/VV呢？

对于外卖高频场景来讲，用户一天访问多次，可能会下多单，如果每天去重，那订单数多，UV只有一个，就不能准确地衡量流量转化率的情况。确定了指标和统计口径后，在没有前端开发资源的情况下，可能就是数据开发先清洗数据，再做一个自动化的邮件报表，每日邮件发送。前端资源排上期了，对于长期需要监控的指标，再做数据可视化页面开发。

现在回想，如果现在的报表数据产品还是这种工作模式，那大概率会被优化。因为不管是C端产品经理懂点数据，还是数据分析/数据开发懂点产品流程和沟通技巧，数据报表产品都没有存在的必要。所以第一条，就是除了懂数据，你需要更加主动地去贴近业务，了解业务流程，从而可以站在数据专业视角，告诉业务，你应该看这么看数据，这么分析。

2. 培养数据驱动决策的能力

在2015年前后，增长黑客理论催生出一个“首席用户增长官”的岗位，这个岗位的定位是通过数据分析找到产品用户增长点，推动产品优化迭代，促进用户增长。放到现在，这个能力可以成为数据产品经理的核心竞争力。

也就是说，除了主动帮助业务建立他们所需要的报表体系、指标体系外，还要能够更加及时地帮助业务发现他们没有发现的问题。比如，构建指标预测、监控预警能力。以及指标异常波动的归因分析能力。

3. 数据产品化、业务化的能力

数据报表产品经理掌握了数据资源，在了解数据和业务的基础上，需要站在产品的视角，抽象出可以帮助业务降本增效的数据产品，并主动产品从0-1的建设和运营过程。比如，通过指标管理系统的建设，提升指标开发效率，促进数据统计口径的统一。为C端产品经理提供用户行为分析的产品能力等。或者，为用户运营人员，提供基于用户画像的精准营销能力等。

三、总结

总的来说，数据报表产品经理只是数据产品领域当中的一个很窄的分支，适合入行但不适合一成不变的按部就班。否则就很容易被替代，一方面是自己每天找业务对个指标，对个统计逻辑，时间久了会觉得没有成就感，没啥成长，甚至是可有可无地没有存在感。

另一方面，随着企业数据化运营的深入，自助式报表&BI可视化工具的完善，产品或运营人员自己设计Dashboard流程更短，岗位的替代性就很高了。如果你当前正处在这一岗位，就要考虑，如何才能挖掘自己的价值，让业务更需要你，而不是看起来的更像是一个“数据运营”。