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来源：夏唬人
数据产品经理和策略产品经理因为都和数据打交道比较多，所以很多时候大家会把两者混为一谈，甚至有些公司真的会把策略产品经理叫做数据产品经理。有些企业甚至会设有数据策略产品经理的岗位。
当然，一般在大厂里面，这两类岗位的定位和工作内容是完全不相同的。
首先来看一下数据产品经理的岗位描述，我截取了招聘网站上一个非常典型的数据产品经理招聘需求：
从上面的描述，我们不难看出数据产品经理和策略产品经理的招聘要求很大的不同，具体表现在下面几个方面：
策略需求更侧重于业务运营，产品线上等问题的优化，而数据需求则更多的是数据ETL（Extract-Transform-Load）链路上的。
什么是ETL？
ETL是用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。所以数据产品经理的目标是保证数据流转过程中每一个环节的质量，保证最终的数据是可信的，可用的。这里的数据不仅仅是源数据，也包括由源数据计算出的指标。
对数据产品经理能力的要求可以从岗位描述中直观的看出来。数据产品经理要求具备基本的数据相关的技能，比如SQL（结构化查询语言）、数据库等知识，甚至有些企业会要求了解Hadoop、Hive等，从这些基本能力要求上也可以看出数据产品经理聚焦于数据流转过程中各个环节的处理。
而策略产品经理则无需精通掌握这些技能，策略产品更关注数据的应用，所以对业务场景和用户预期的分析是关键，这个大家可以看我之前写的文章
数据产品经理的产出是以直观的数据结果来呈现的。数据结果的呈现方式有很多种，常见的有：指标类，报表类以及可视化产品。
指标类是基于源数据，根据统一的计算口径形成的一套各业务部门公认的数据，比如GMV，用户统计数据，订单统计数据，点击率等等；
报表类一般是为了满足业务运营方的数据需求，周期性产出报表用于业务经营支持；
可视化产品则是对指标流数据，报表类数据的通过客户端的方式进行呈现，提升数据查看的便捷性。
策略产品经理的产出则更多是以方案的形式，结合业务产品的实际应用场景来呈现，比如：后台计算逻辑（比如排序逻辑，人群画像计算规则等等），前端产品（比如猜你喜欢Feed流，搜索结果页等等）。
其实，我们从上面的产出就能够看出来，数据产品经理在公司角色的定位更多的是提效，很多时候提高看数决策的效率。
但是，策略产品则需要为业务负责，所以很多策略的直接目标是业务指标收益。比如CTR，CVR，UV价值，GMV等等。
从这个角度来讲，策略产品可能离业务会更近一点，而数据产品的工具属性感会更强。
所以，如果你想要做一些更加贴近业务，贴近用户，能够给你带来更多的成就感和收益的话，那我建议选择策略产品；如果你本身对数据，表，后台类产品等比较擅长，那可以选择数据产品。
当然，以上我说的大部分情况下数据和策略所做事情的不同，在个别公司会有差异，这个再正常不过了，所以大家主要还是在offer之前能把岗位相关的职责都聊明白就行。
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