一、数据产品经理与产品经理区别？

数据产品经理与产品经理之间主要的区别在于其职责和工作重点的不同。1. 职责不同：数据产品经理是负责数据产品的开发、设计和推广，主要关注数据的采集、处理和分析，以及如何将数据应用于产品的优化和改进。产品经理则更侧重于整个产品的规划、市场需求分析、用户研究以及产品的设计、开发和上线等全过程的管理。2. 工作重点不同：数据产品经理更注重数据分析和挖掘，在产品开发和优化过程中充分利用数据，并使用数据来支持决策。而产品经理则更关注整体产品的战略规划、市场竞争力以及用户体验等方面，需要综合考虑市场、用户和技术等多个因素。3. 技能需求不同：数据产品经理需要具备数据分析和处理的专业知识，熟悉相关的数据分析工具和技术，具备一定的数据科学基础。而产品经理则需要具备产品管理、市场分析、用户研究等方面的技能，同时还需要了解产品开发流程和技术知识。总之，数据产品经理与产品经理虽然在产品领域都扮演着重要角色，但其关注点和职责有所不同，需要具备不同的技能和知识背景。在实践中，两者也需要相互合作，以共同推动产品的发展和创新。

二、阿里巴巴产品经理？

产品经理扮演着非常重要的角色，对阿里巴巴的产品起到了把关的作用。

三、阿里产品经理级别薪资？

应该达到p6水平了，120w年薪有的，主要还有分成福利

四、数据产品经理必备技能？

数据产品经理当产品经理遇上大数据时代，数据产品经理应运而生。

新时代的新岗位自然也有新要求。数据思维，数据预处理，数据统计，数据挖掘，数据可视化等是产品经理的必备技能。懂产品，懂运营，懂市场，懂表达，懂管理则是数据分析师的技

曾经做过一段时间的数据产品经理，我觉得最终要的是要搞清楚你跟数据分析师的差别！！

要做的不仅仅是分析数据，更重要的是要问自己这个数据分析出来之后，对于产品或者你的业务有什么意义和价值，不要去分析了一堆的数据，而忽略了为什么分析！

另外，你是产品经理，所以我一直倡导的一句话，叫做，数据仅仅能证明你做错了什么，但是其实并不能证明你做对了什么，所以用数据来分析产品是一个验错的机制，而并非能够验对，这两个是有本质区别的。

最后，还是要记住你是产品经理，数据分析是你的长处而并未主业。

五、阿里的产品经理是p几？

P5和P6其实都叫产品经理，P5是产品经理，P6是高级产品经理。

在大厂里，整个P序列的段位就有从P5到P10，每个段位的职级和薪资方面一般是逐级递增的。本文作者以阿里为例，分析每一个职级所需的能力、负责的工作以及薪资待遇方面。

六、阿里资深产品经理是啥级别？

阿里巴巴集团采用双序列职业发展体系，技术线就是常说的 P 序列，对应到管理线的 M 序列，P6 相当于 M1，P7 相当于 M2，以此类推。

网传的职级划分，请对号入座。

七、阿里云大数据产品分析？

一、Quick BI

1、产品概述

Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

2、产品功能

极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。

数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。

丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。

多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。

多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。

灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。

3、产品优势

丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。

高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。

便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。

安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。

4、应用场景

数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。

报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。

交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。

二、关系网络分析

1、产品概述

关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。

关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。

2、产品功能

关联网络

从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。

搜索网络

提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。

时空网络

从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。

动态建模

用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。

3、产品优势

海量数据实时挖掘

支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。

模型认知万物相连

基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。

可视分析高效体验

全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。

三、日志服务 SLS

1、产品概述

日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。

2、产品功能

实时采集与消费（LogHub）

通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。

提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。

用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。

查询与实时分析（Search/Analytics）

实时索引、查询分析数据。

查询：关键词、模糊、上下文、范围。

统计：SQL聚合等丰富查询手段。

可视化：Dashboard + 报表功能。

对接：Grafana，JDBC/SQL92。

用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统

投递数仓（LogShipper）

稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。

支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。

用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。

八、大数据 产品经理

大数据产品经理是当今数字化时代中备受追捧的职业之一。随着大数据技术的不断发展和普及，企业对拥有数据分析能力和产品开发经验的专业人士的需求日益增长。对于一名成功的大数据产品经理来说，需要具备多方面的技能和知识，以应对日益复杂和多样化的市场挑战。

大数据产品经理的职责

• 1. 制定产品发展战略：大数据产品经理负责与团队合作，制定产品的发展战略并确保产品的成功推出。
• 2. 数据分析和挖掘：通过对大数据的分析和挖掘，发现潜在的市场机会和产品需求。
• 3. 监控和优化产品性能：持续监控产品性能并进行优化，以确保产品保持竞争力。
• 4. 与团队协作：大数据产品经理需要与多个团队紧密合作，包括数据分析师、工程师和市场营销团队。

成为一名卓越的大数据产品经理需要具备扎实的数据分析能力、产品设计经验、市场洞察力和团队管理技能。同时，不断学习和跟上行业动态也是提升自身竞争力的关键。

大数据产品经理的技能要求

1. 数据分析能力：熟练运用数据分析工具和技术，能够从海量数据中提取有用信息和见解。

2. 产品设计经验：具备产品设计和开发经验，能够理解用户需求并将其转化为创新的产品解决方案。

3. 市场洞察力：了解市场趋势和竞争情况，能够准确预测用户需求并做出相应调整。

4. 沟通和团队合作能力：良好的沟通能力和团队合作精神是成为一名成功的大数据产品经理的关键。

大数据产品经理在日常工作中需要处理大量的数据和信息，因此对于数据的敏感性和准确性要求极高。同时，需要能够与各方有效沟通并推动团队协作，以实现产品的成功上线和持续改进。

大数据产品经理的发展前景

随着大数据技术的不断成熟和应用，大数据产品经理的职业前景非常广阔。各行各业对数据的需求逐渐增加，需要有能力处理大数据并将其转化为商业机会的专业人士。

大数据产品经理的工作涉及产品规划、市场分析、数据挖掘、用户体验等多个领域，对综合能力和创新思维提出了更高的要求。对于有抱负的从业者来说，不断提升自身的技能和知识，积极跟进行业发展，将有望在这一领域取得更大的成功。

总的来说，作为具备数据分析、产品设计和市场洞察力的专业人士，大数据产品经理在数字化时代扮演着至关重要的角色。随着技术的飞速发展和商业模式的不断创新，大数据产品经理将会成为企业未来发展中不可或缺的关键人才。

九、华为数据产品经理

华为数据产品经理 - 面向未来的数据驱动策略

在当今数字化时代，数据已经成为企业发展和竞争的关键驱动力之一。华为一直秉承着“数据驱动”的理念，并且在该领域做出了卓越的成就。作为华为的数据产品经理，您将有机会参与并推动华为数据驱动策略的发展。

职位概述

作为华为的数据产品经理，您将负责开发和推广创新的数据产品，以支持公司的业务增长和战略目标。您需要具备敏锐的市场洞察力，深入了解客户需求和行业趋势，同时与跨部门团队合作，确保产品的成功上市。

职责与要求

• 通过市场研究和客户反馈，把握行业的发展动态，了解市场需求。
• 与研发团队密切合作，开发和设计核心数据产品和解决方案。
• 制定产品路线图和计划，并确保项目按计划推进。
• 与销售和市场团队密切合作，推广和推动产品的成功上市。
• 积极参与行业会议和展览，树立起华为在数据领域的专业形象。

华为作为全球领先的信息通信技术解决方案供应商，在数据领域拥有丰富的经验和先进的技术。作为数据产品经理，您将有机会充分利用华为丰富的资源，发挥创造力和创新精神，打造具有竞争力的数据产品，助力客户在数字化转型中取得成功。

任职要求

• 教育背景：计算机科学、软件工程、信息管理等相关专业的学士或硕士学位。
• 行业经验：有3年以上数据产品管理或相关经验，熟悉计算机网络和云计算等技术。
• 市场洞察：具备敏锐的市场洞察力，了解数据产品和解决方案市场的发展趋势。
• 团队合作：出色的团队合作和跨部门协作能力，能够与开发、销售和市场团队紧密合作。
• 沟通能力：良好的沟通和表达能力，能够清晰地传达产品需求和目标。
• 创新意识：有创造力和创新精神，能够设计和推出有竞争力的数据产品。

发展机遇

作为华为数据产品经理，您将有机会参与全球领先的信息通信技术公司之一的核心业务，并与来自不同领域的顶尖专业人才密切合作。华为提供广阔的发展平台，鼓励员工的创新和成长。

担任华为数据产品经理，您将引领华为在数据领域的创新，推动企业数字化转型，并实现个人职业发展的跃升。

如何申请

如果您对华为数据产品经理的职位感兴趣并符合要求，请将您的简历发送至hr@huawei.com，并在邮件主题中注明“华为数据产品经理申请”。我们将尽快处理您的申请并与您取得联系。

华为期待您的加入，一起开创更加美好的数据驱动未来！

十、阿里巴巴高级产品经理的级别？

在产品推广这块算是顶尖的，享受年薪加分红的待遇。