虽然产品经理经常被调侃“对着竞品抄”，但是如果真的照做，只会把自己的产品做成四不像。本文将会针对市面上比较常见的产品系统进行解剖，了解这些系统的优劣势、各自的服务对象，产品定位以及在产品设计过程中所需要注意的事情，最后针对数据产品经理以及大数据产品经理进行解读，希望对大家有帮助。
最近小编在各个公司面试过程中，都发现了一些问题，有感而发写出这篇文章，希望能够让各路英雄好汉清楚，自己做的系统究竟在解决什么问题，系统的本质是什么，而不要因为环境和一些成功的产品案例，而导致了你们局限于某些系统只能干某些事情，久而久之，你们将会在产品领域迷失，并且没有把控好产品定位，直至把产品搞得四不像。
在这里特别是要cue一下各个中小型企业的老板，在没有专业知识背书的情况下，他们只知道哪些产品有资本价值，然后很容易拍脑袋就去做别人系统的一些功能。作为产品的我们，一定要有边界感，知道什么可为，什么不可为。
开始之前，给大家再分享几篇小编针对产品经理常会遇到的瓶颈问题给出了一些解决方案，如果有遇到类似的问题，大家也可以去看看，希望能够对你们有所帮助。
此次文章的内容，会针对市面上比较常见的系统给各位进行解剖，让大家清楚这些系统的优劣势，各自的服务对象，产品定位以及在产品设计过程中所需要注意的事情，最后还会给大家针对数据产品经理以及大数据产品经理进行一个解读，本文章会提及到的系统如下，如果有你感兴趣的，记得收藏！
本篇文章的重点在于1，6，7，8，如果更关注1、6、7、8的朋友们，可以直接跳过中间部分，而中间2，3，4，5主要是给大家介绍一下企业里面会用到的集成系统是哪些，如果我们要搭建自己的系统的时候，可以考虑哪一部分可以做集成，哪一部分可以自己研发，让你们的系统更加灵活，投入产出比更加高效，这篇文章会告诉你们答案
CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）和SCRM（Social Customer Relationship Management，社交客户关系管理）都是涉及到客户关系管理的概念，它们之间的关系和差异主要体现在如何与客户进行交互和管理关系上。
CRM（客户关系管理）：CRM是一种管理公司与现有和潜在客户的关系的战略和技术。这通常涉及到使用CRM软件来收集和分析客户数据，以改进销售、营销和客户服务的效果。CRM系统的主要功能包括联系人管理、销售机会管理、市场活动管理、客户服务和支持等。
SCRM（社交客户关系管理）：SCRM是一种扩展了传统CRM的策略，它将社交媒体平台纳入到客户关系管理的流程中。SCRM的主要目标是通过在社交媒体平台上与客户进行互动，建立更强的客户关系。SCRM的主要功能包括社交媒体监控、社交媒体营销和销售、社交媒体客户服务等。
关联：SCRM可以被看作是CRM的一种扩展或补充。它们都以提升客户满意度和忠诚度、提高销售和市场营销的效率为目标，只是在实现这些目标的手段上有所不同。CRM侧重于管理和分析内部收集的客户数据，而SCRM则侧重于利用社交媒体平台进行客户互动和信息收集。
差异：CRM和SCRM的主要区别在于它们的交互模式。在CRM系统中，公司与客户的交互通常是一对一的，而且往往是公司主导的。而在SCRM系统中，公司与客户的交互可以是一对一的，也可以是一对多的，而且更多的是由客户主导的。此外，SCRM通常需要处理的数据量比CRM更大，因为它需要收集和分析的信息不仅包括公司内部的数据，还包括社交媒体上的公开数据。
CRM代表产品：
SCRM代表产品：
请注意，许多现代CRM产品也包含了SCRM功能，例如Salesforce和Microsoft Dynamics 365都包含了社交媒体集成功能。这说明了CRM和SCRM之间的界限正在变得越来越模糊。
PLM（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）系统和OMS（Order Management System，订单管理系统）都是企业在管理其运营流程中可能使用的系统，但他们的主要功能和使用领域有所不同。
PLM（产品生命周期管理）系统：PLM系统是管理产品从概念设计到退市整个生命周期的各个阶段的信息和流程的系统。这包括产品设计、开发、制造、销售、支持和退市等各个阶段。PLM系统通常会与CAD（计算机辅助设计）工具、ERP（企业资源规划）系统、MES（制造执行系统）等其他系统进行集成，以实现更全面的产品信息管理。
OMS（订单管理系统）：OMS是用于管理和处理客户订单的系统。它能够跟踪订单从创建、处理、发货到完成的整个流程。OMS通常会与ERP系统、WMS（仓库管理系统）、TMS（运输管理系统）等进行集成，以实现对订单流程的有效管理。
关联：虽然PLM和OMS系统的主要功能和使用领域不同，但它们都是企业资源管理的重要组成部分，需要进行协同工作。例如，PLM系统中关于产品的最新信息需要在OMS中得到体现，以确保客户订单能准确无误地处理。反过来，OMS系统中的销售数据也可以反馈给PLM系统，用于指导产品的迭代和优化。
差异：
PLM系统关注产品从概念阶段到退役阶段的整个生命周期。这通常包括设计、原型制作、测试、生产、维护，以及最终的产品退役。PLM系统的主要目标是帮助企业更有效地管理和控制产品开发过程，以缩短产品上市时间，减少设计错误，提高产品质量。
OMS系统则主要用于处理、追踪和管理商品订单。OMS通常处理公司和客户之间的订单交易，包括订单接收、库存管理、订单配送等等。OMS系统的目标是提高订单处理的效率，降低错误率，提高客户满意度。
集成方式：PLM系统和OMS系统可以通过各种方式进行集成，最常见的方式是通过API（应用程序接口）或者使用中间件。这种集成可以使得订单管理系统实时获取产品的最新信息，例如产品规格、价格、可用库存等。反过来，PLM系统也可以利用订单信息来进行产品规划和优化。
代表产品：
MES（制造执行系统）和TMS（运输管理系统）都是企业在管理其运营流程中可能会使用的系统，但它们的主要功能和使用领域有所不同。
MES（制造执行系统）：MES是用于管理和控制制造生产线的实时系统。它能跟踪和记录整个生产过程的详细信息，包括生产进度、原材料用量、设备效率等。这些信息可以用于优化生产流程，提高生产效率，减少浪费。MES系统通常会与ERP（企业资源规划）系统和PLM（产品生命周期管理）系统等其他企业管理系统进行集成，以实现更全面的企业资源管理。
TMS（运输管理系统）：TMS是用于管理和优化运输操作的系统。它可以帮助企业规划和优化运输路线，管理运输合同和运费，跟踪货物的运输状态等。通过使用TMS，企业可以更有效地管理其运输操作，降低运输成本，提高运输效率。TMS系统通常会与ERP系统和WMS（仓库管理系统）等其他系统进行集成，以实现更全面的供应链管理。
关联：
差异：
这些关联和差异都反映了MES和TMS在供应链管理中的不同角色，同时也突显了它们在整个业务流程中的互补性。
集成方式：MES和TMS可以通过各种方式集成。一种常见的方式是通过使用ERP（企业资源规划）系统作为中介。MES和TMS系统都将数据提供给ERP系统，ERP系统再将这些信息分发给需要的其他系统。另一种方式是通过使用集成平台（如MuleSoft, Dell Boomi等）将MES和TMS系统直接连接起来。具体的集成方式会根据企业的具体需求和现有的IT架构有所不同。
总的来说，MES系统主要用于管理生产流程，而TMS系统主要用于管理运输操作。根据企业的具体需求和业务范围，企业可能会选择使用MES系统，TMS系统，或者两者都使用。
SCE（供应链执行系统）和WMS（仓库管理系统）都是关键的供应链管理工具，但在特性，解决的问题，互相关联的地方，差异，以及代表性产品和集成方式等方面有所不同。
SCE（供应链执行系统）：
特性：SCE是一个全面的系统，它可以跨越多个不同的功能区域，如仓库管理（WMS）、运输管理（TMS）、劳动力管理（LMS）、订单管理等。它的目标是确保整个供应链流程的顺畅运行，从原材料的采购，到产品的制造，到最终产品的配送。
解决的问题：SCE系统的主要目标是通过提供实时的可见性和控制来优化供应链的执行过程。这包括了订单履行的速度和效率，运输和仓库运营的优化，以及全面的库存管理等。
代表性的产品：Manhattan Associates的Supply Chain Execution，Oracle的Supply Chain Management Cloud，SAP的Supply Chain Execution等。
WMS（仓库管理系统）：
特性：WMS专注于仓库运营的管理和优化。它可以跟踪和管理库存水平，处理入库和出库操作，优化拣货和装箱过程等。WMS通常被视为一个单独的系统，可以独立运行，也可以与其他系统（如ERP、TMS）集成。
解决的问题：WMS系统主要解决的是仓库运营管理的问题，包括库存管理，拣货优化，仓库空间的有效利用等。
代表性的产品：Manhattan Associates的Warehouse Management，JDA’s Warehouse Management，Oracle’s Warehouse Management Cloud等。
SCE与WMS的关联和差异：
关联：
SCE系统通常会包含一个WMS模块。也就是说，SCE系统中的许多功能（如库存管理，仓库运营优化等）实际上是通过其WMS模块来实现的。因此，你可以说WMS是SCE的一个子集或组成部分。
差异：
尽管SCE和WMS在仓库管理方面有所重叠，但SCE比WMS的范围要广得多。SCE不仅包括仓库管理，还包括运输管理，订单管理等其他供应链执行的方面。
集成方式：
SCE和WMS的集成方式会根据具体的系统和企业需求而变化。在许多情况下，WMS会作为SCE系统的一个模块或组件，与其他模块（如TMS）一起工作，以实现整体的供应链管理。此外，WMS和SCE系统也可以与ERP系统等其他企业系统进行集成，以提供更全面的企业资源管理。
BI（Business Intelligence）系统和MIS（Management Information Systems）系统之间存在紧密的关系，可以看作是相辅相成的。
BI系统可以被视为MIS系统的延伸和增强，通过提供更高级的数据分析和洞察来增强MIS系统的功能。
通过结合使用BI和MIS系统，企业可以更全面、准确地了解业务运营情况，从而做出更明智的决策。MIS系统提供数据的基础和日常运营的支持，而BI系统则通过高级分析和洞察，提供更深入的理解和战略指导。这种关系使企业能够更好地发现潜在的机会和问题，并采取相应的行动来优化业务绩效。
BI（Business Intelligence，商业智能）：
特性：BI是一种技术驱动的过程，用于分析数据并提供有助于决策的信息。这通常涉及到数据的收集，存储，分析和可视化。BI的主要工具包括数据仓库，数据挖掘，报告，复杂的事件处理，商业性能管理，预测分析，文本挖掘，比较分析和数据可视化等。
解决的问题：BI旨在将大量的未处理的数据转化为有意义，可用的洞察，帮助企业提高效率，提升性能，并赋能决策者做出更明智的决策。
代表性的产品：Tableau, PowerBI, Looker, SAS BI, QlikView等。
MIS（Management Information Systems，管理信息系统）：
特性：MIS是一个广泛用于企业的组织管理系统，它利用计算机技术，对内部及外部源的数据进行收集，储存，处理，提供以便于决策，控制，协调，分析和可视化的信息。MIS可以包括ERP系统（如SAP，Oracle），CRM系统，供应链管理系统等。
解决的问题：MIS旨在通过提供准确，及时和相关的信息，来帮助企业决策者管理和运行组织。
代表性的产品：SAP ERP, Oracle E-Business Suite, Salesforce CRM, Microsoft Dynamics等。
关联：
BI和MIS都服务于企业决策，而且二者的数据来源和结果输出常常是紧密相连的。例如，MIS可能用于处理日常业务操作，如订单处理、库存管理、财务等，而这些操作产生的数据可以成为BI系统的输入，BI系统可以对这些数据进行深度分析，为企业决策提供支持。
考虑一个电商公司，它的MIS系统可能包括订单管理、库存控制、物流跟踪等功能，这些系统在处理日常业务时会生成大量数据。然后，这些数据被送入BI系统进行深度分析，例如分析哪些产品最受欢迎，什么时候是销售高峰，哪些地区的客户购买最多等等。这样，企业就可以根据这些分析结果调整策略，如调整库存、优化物流路线等。
差异：
尽管BI和MIS都处理数据和信息，但它们的关注点、使用方法和结果输出都有所不同。
MIS更侧重于对内部操作的管理和优化，它处理的是企业日常操作产生的数据，它的输出结果通常是各种报表，如销售报表、库存报表等，这些报表对日常管理很有帮助。
而BI系统则更侧重于从大量数据中挖掘出有价值的信息，提供给决策者作为决策依据。比如，在前面的电商公司例子中，BI系统的输出可能是一个销售热点地图，或者一个预测模型，预测未来一段时间的销售趋势。
集成方式：BI和MIS通常会紧密集成，以提供最全面的数据和信息管理解决方案。这种集成通常通过API，数据仓库，ETL（提取，转换，加载）工具，或者直接数据库连接等方式实现。具体的集成方式将取决于所使用的具体产品，企业的需求，以及其现有的IT基础设施。
总的来说，MIS和BI都是企业管理的重要工具，它们各自处理不同的任务，但又紧密相连。合理使用和配合MIS和BI，可以帮助企业提高效率，优化运营，做出更好的决策。
进入本篇文章核心内容之一的ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源规划），前文所提及到的TMS，WMS，MES，SCE这类系统，在大部分的企业里面都会整合在一起，作为ERP的功能模块去使用，而往往ERP系统很容易就被人们所误解为只是一个进销存的管理系统，甚至在很多产品经理以及中小企业老板的思维里面，都会这样的理解。
但其实，企业资源规划（ERP）系统是一种用于管理企业日常业务活动的软件，例如项目管理，采购，构建，销售，财务管理，人力资源等。ERP系统可以通过将数据整合到一个中心化的数据库中来实现企业各部门之间的信息共享，从而提高企业运作的效率和效果。
以下是一些ERP系统被用来解决的问题的例子：
特性：
2. 数据集中管理： ERP系统将企业的数据整合到一个中心数据库中，实现数据的集中管理和统一视图。这样，不同部门的员工可以从同一个数据源中获取信息，避免了数据冗余和信息孤岛问题。
3. 流程自动化： ERP系统支持业务流程的自动化和标准化。它能够自动处理日常的业务活动，如订单处理、发货、采购审批、财务报表生成等。这提高了工作效率，减少了错误和重复劳动。
4. 实时可见性和报告： ERP系统提供实时的数据可视化和报告功能，帮助管理层和决策者快速获取关键业务指标和报表。这使他们能够及时了解企业的状况，做出准确的决策。
5. 业务拓展和标准化： ERP系统具有良好的可扩展性和定制性，可以根据企业的需求进行配置和定制。它还支持业务标准化，促使企业在不同地区和部门之间实现流程和数据的一致性。
代表性的ERP产品包括：
这些ERP产品具有广泛的行业适应性和功能覆盖，可以根据企业的需求进行定制和集成。
集成方式：ERP系统可以与其他企业系统进行集成，如CRM系统、BI系统、供应链管理系统等。集成可以通过API、数据集成平台、标准数据交换格式等方式实现。集成的方式和深度将取决于企业的具体需求和现有的IT架构。
以上就是ERP系统所能解决的一些问题，当然，其功能并不仅限于这些。不同的ERP系统可能会提供不同的功能来满足不同企业的需求。
SaaS（Software as a Service，软件即服务）和 PaaS（Platform as a Service，平台即服务）都是云计算的主要形式，它们之间有许多相似之处，但也存在关键的差异。下面我会详细解释这两种服务的特性、解决问题的类型以及他们的关联和差异。
SaaS： SaaS是一种在线提供业务应用程序的服务模型，服务提供商将应用程序托管在云端，并通过互联网为客户提供服务。其主要特性有：
SaaS可解决的问题主要包括企业无需维护和升级软件，无需担心平台的扩展性，可以让企业更专注于核心业务。典型的SaaS产品有Salesforce（CRM系统）、Google Workspace（办公套件）、Zoom（视频会议）等。
PaaS： PaaS为用户提供一个平台，用户可以在这个平台上开发、运行和管理应用程序，而无需关心基础设施的维护和管理。典型的是现在诸多的低代码平台，其主要特性包括：
关联：
差异：
应用场景：
SaaS的典型应用场景包括CRM系统、企业资源规划（ERP）、办公套件等。例如，Salesforce提供的CRM系统就是一个典型的SaaS应用，用户无需自己开发和维护系统，只需要通过浏览器就可以使用所有的功能。又如，Google Workspace提供的Gmail、Google Docs等应用，用户无需安装任何软件，只需要有网就可以使用。
而PaaS的典型应用场景包括应用程序的开发和部署。例如，Google App Engine就是一个典型的PaaS应用，开发者无需关心基础设施的搭建和维护，只需要将自己的代码部署到Google App Engine上，剩下的工作就交给Google去做。另一个例子是Heroku，它提供了丰富的服务和工具，开发者可以很容易地开发、测试和部署应用程序。
在使用上，SaaS通常更简单，用户可以直接使用应用程序，而无需关心后台的技术细节。而PaaS则需要用户有一定的技术能力，因为用户需要在PaaS平台上开发自己的应用程序。
请允许我在这里给各位再简单概括一下这四个系统的本质，然后我们跟着这四个系统的本质进行优劣势以及1v1的对比分析，让大家都能够更好的区别开来它们之间的区别，让我们在实际应用过程中，有更专业的判断，而不被表象迷惑。
关联：
ERP、SaaS、PaaS和CRM都可以通过云计算来提供服务。例如，一个ERP或CRM系统可以通过SaaS模式来提供，而开发这些系统的开发者可以利用PaaS提供的平台。而且，这些系统和服务模式都可以帮助企业提高效率和优化资源利用。
差异：
优劣势：
下面我会逐一对比ERP、SaaS、PaaS和CRM系统，进行详细的系统分析：
1. ERP vs SaaS
ERP和SaaS实际上可以互相配合，ERP是一种应用，SaaS是一种提供应用的方式。ERP是企业资源计划，主要是帮助企业实现资源的统一管理和调配；而SaaS是软件即服务，一种通过互联网提供软件服务的模式。ERP可以通过SaaS的方式进行提供，例如SAP的S/4HANA Cloud ERP，Oracle的NetSuite就是采用了SaaS模式的ERP系统。通过SaaS模式提供的ERP可以更好地实现灵活性，降低成本，让企业无需关心后台的维护工作。
2. ERP vs PaaS
ERP和PaaS的主要区别在于它们所提供的内容。ERP是一种特定类型的应用，用于管理企业的资源；PaaS是提供应用开发环境的云服务模式。如果一个开发团队想要自己开发ERP系统，他们可能会选择使用PaaS平台。在PaaS平台上，他们可以更专注于ERP系统的业务逻辑开发，而无需关心基础设施的搭建和维护。
3. ERP vs CRM
ERP和CRM都是企业级应用，但它们的关注点不同。ERP是全面管理企业内部的资源，如人力、财务、生产等；CRM则更专注于企业与客户之间的交互，帮助企业管理客户信息，提高客户满意度和忠诚度。很多ERP系统都包含了CRM模块，同样，也有CRM系统包含了部分ERP功能。
4. SaaS vs PaaS
SaaS和PaaS都是云计算的服务模式，但关注的层次不同。SaaS关注于软件应用，直接对终端用户提供服务，比如Google Workspace、Salesforce等。而PaaS是为开发者提供一个平台，可以在这个平台上开发、运行和管理应用程序，比如Google App Engine、Microsoft Azure等。SaaS通常更适合非技术性用户，因为他们只需要使用应用，无需关心后台技术细节。PaaS更适合开发者或IT团队，他们可以在PaaS平台上进行应用开发，而无需自建和管理基础设施。
5. SaaS vs CRM
SaaS是一种服务提供模式，CRM是一种特定的应用。很多CRM系统都是通过SaaS的方式提供的，比如Salesforce CRM。通过SaaS方式提供的CRM，用户无需自建服务器和维护系统，只需要通过浏览器就可以使用，非常便捷。
6. PaaS vs CRM
PaaS是一种提供应用开发环境的服务模式，CRM是一种特定的应用。开发团队可以在PaaS平台上开发CRM系统，比如在Microsoft Azure上开发。PaaS平台提供的各种工具和服务，可以大大提高CRM系统开发的效率和质量。
这就是ERP、SaaS、PaaS和CRM的1对1比较和分析。希望能够帮助您更好地理解这四个系统的关联和差异。
最后，我在这里给大家把这四个系统的应用场景，效率，解决的问题，再次归纳，有助于大家巩固知识。
ERP (Enterprise Resource Planning，企业资源规划)：
SaaS (Software as a Service，软件即服务)：
PaaS (Platform as a Service，平台即服务)：
CRM (Customer Relationship Management，客户关系管理)：
相信大家看到这里已经对企业级的系统有个很全面的了解，希望大家之后的产品设计以及产品规划，选定系统方向的时候，都能够根据以上所说，有理有据的去使用，而不要盲目跟风，我在多篇文章都强调，切记成为业务传声筒，我们是代表着互联网系统平台最专业的发声人—–产品经理。
数据产品经理和大数据产品经理的角色在一定程度上有重叠，但也有一些明显的区别。以下是对这两种角色的描述以及他们需要掌握的知识、技术和工具：
数据产品经理主要负责管理和设计数据相关的产品，如数据报告系统、数据分析平台等。他们需要理解公司的业务需求，并能设计出满足这些需求的数据产品。他们通常需要与数据科学家、数据工程师和其他相关团队紧密合作。
需要掌握的知识和技术：
必须的工具：
大数据产品经理通常负责管理和设计处理大规模数据的产品，如大数据平台、大数据分析系统等。他们需要理解大数据技术，并能设计出处理大规模数据的解决方案。他们通常需要与大数据工程师、数据科学家和其他相关团队紧密合作。
需要掌握的知识和技术：
必须的工具：
分享一个小编在做数据中台的感悟：
无论是数据产品经理还是大数据产品经理，都离不开数据分析，其本质就是基于数据模型，制定数据分析的规则，通过一系列的动作，输出对应的策略，工具，营销手段，做平台的目的其实就是在做数据的线性回归，以下会通过三点给大家分享下我的经验：
归纳：
数据报表的作用是需要通过信息的获取，提炼数据的字段，通过业务场景去结合，制定我们的数据模型以及得分算法规则，才能有效的给我们业务场景赋能，数据挖掘-精准营销-产品迭代-用户研究 结构化思维模式 来为我们做数据模型时的方法
落地的方法：
总的来说，这两种角色都需要数据分析、产品管理和业务理解的技能，但大数据产品经理更偏重于大数据技术，而数据产品经理更偏重于数据分析和处理技术。
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