阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇) _0
数据产品经理2024年终工作总结
数据产品经理2024年终工作总结2024年终工作总结-数据产品经理尊敬的领导：经过一年的努力和学习，我对我在2024年作为数据产品经理的工作进行了总结。
在过去的一年里，我在以下几个方面取得了一些成果：1.数据产品开发：我负责开发了多个数据产品，包括数据分析平台、数据可视化工具和自动化报告系统等。
这些产品不仅满足了公司内部对数据的需求，还为客户提供了实时和准确的数据分析结果。
我在产品开发过程中注重用户体验，不断改进产品功能和界面，提高了用户的满意度。
2.数据分析和挖掘：我通过对大量的数据进行分析和挖掘，发现了一些有价值的信息和趋势。
我使用了各种数据分析工具和技术，包括机器学习算法、统计分析和数据可视化等，从而得出了一些有关客户行为、市场趋势和产品改进的结论。
这些分析结果对公司的决策和业务发展起到了积极的作用。
3.团队管理和沟通：作为团队的负责人，我负责协调和管理团队的工作。
我与团队成员保持密切的沟通和合作，确保他们明确任务目标，按时完成工作。
我还组织了团队的培训和会议，提高了团队成员的技术和协作能力。
4.项目管理和推进：我参与了多个数据项目，并对项目的进展和质量负责。
我使用项目管理工具和方法，确保项目按计划进行，并定期与相关方沟通和汇报项目进展。
通过有效的项目管理，我保证了项目的成功交付。
总的来说，我在2024年作为数据产品经理的工作中得到了很多锻炼和成长。
我不仅提高了自己的数据分析和产品开发能力，还学会了有效管理团队和推动项目的能力。
在未来的工作中，我将继续努力提高自己的专业知识和技能，为公司的数据产品和业务发展做出更大的贡献。
谢谢您对我的支持和信任。
此致敬礼数据产品经理。
数据产品经理终工作总结1
3.团队能力得到提升：通过培训和实战经验积累，团队成员的数据分析和产品设计能力得到了显著提升。
在工作反思方面，我也意识到存在一些不足之处：
1.沟通能力待提升：在项目协调过程中，我发现自己在某些时候的沟通能力还有待提升，需要更加注重团队成员之间的沟通与协作。
总结过去一年的工作，我感慨万分。有成功的喜悦，也有失败的教训。在新的一年里，我将带着这些宝贵的经验，继续努力前行，为公司的数据产品事业创造更多价值。
《篇三》
在过去的一年中，作为数据产品经理，我经历了许多挑战和成长。在此，我想回顾一下我的工作，分析其中存在的问题，总结经验，并提出改进措施。同时，我也想展望未来，制定新的计划。
经验总结及改进措施：
从这些经历中，我学到了几个重要的教训。首先，用户需求是产品成功的关键。因此，我计划在产品设计过程中，更多地与用户进行沟通和反馈，以确保产品功能和用户需求相匹配。其次，积极主动的沟通和协调对于项目成功至关重要。我将努力提高自己的沟通能力，确保项目进度和团队成员的工作效率。
未来展望与计划：
2.对市场需求的把握需加强：在产品规划过程中，我意识到需要更深入地研究市场需求，以满足用户的实际需求。
在未来展望方面，我将继续努力提升自己的专业能力和沟通技巧，为公司的数据产品事业做出更大贡献。我计划：
1.深入学习市场趋势：我将加强对市场趋势的研究，以便更好地把握市场需求，为公司产品规划有力支持。
2.提升团队整体能力：我将继续关注团队成员的职业发展，通过培训和实践机会，提升团队的整体实力。
3.数据分析与优化：我利用数据分析工具对产品进行深入研究，从中挖掘潜在的优化点，提高产品的用户体验和市场竞争力。
数据产品经理2023年终工作总结 (2)4篇
数据产品经理2023年终工作总结 (2)数据产品经理2023年终工作总结 (2)精选4篇（一）2023年是我作为数据产品经理的第一年，我在这一年里经历了许多挑战和成长。
在这份工作总结中，我将回顾过去的一年，并介绍我取得的成就和面临的困难。
首先，我在2023年初加入了这家公司，并负责管理和发展数据产品。
在这一年里，我与团队共同努力，取得了一些显著的成果。
首先，我成功推出了一款数据分析工具，该工具能够帮助团队更好地分析和理解用户数据。
通过这个工具，团队能够迅速查找有用的信息，并根据数据制定相应的决策。
这个工具大大提高了团队的工作效率和数据分析能力。
其次，我还成功推出了一个新的数据产品，这个产品能够帮助公司更好地理解用户需求，并优化产品设计。
这个产品是在与用户密切合作的基础上开发出来的，通过收集和分析用户反馈，我们能够更好地了解用户的需求并进行产品的迭代和优化。
除了以上的成绩，我还面临了一些困难和挑战。
其中一个困难是团队成员的合作问题。
由于团队成员来自不同的背景和专业领域，合作和沟通并不总是顺利。
我花了很多时间和精力，帮助团队成员建立了良好的合作关系，并解决了团队之间的合作问题。
另一个挑战是数据安全和隐私保护。
由于我处理的是用户数据，保护用户隐私成为了我工作的重要一部分。
我与公司的安全团队密切合作，确保数据的安全和隐私保护，以及符合相关法规的要求。
在2023年的工作总结中，我也要提到一些改进的空间。
首先，我意识到自己在项目管理方面还需要提高。
虽然我在推出新产品和工具方面取得了一些成果，但我还需要更加高效地管理时间和资源，以达到更好的项目成果。
其次，我认识到与其他部门的合作还需要加强。
作为数据产品经理，我需要与其他部门密切合作，了解他们的需求，并与他们协调工作。
我计划在未来的一年里，加强与其他部门的沟通和合作，以改善整个团队的工作效率。
总的来说，2023年对我而言是一个充满挑战和机遇的年份。
我经历了许多困难和成长，通过努力和团队的支持，我成功推出了一些数据产品，并取得了一些成就。
产品经理的年度总结(3篇)
第1篇一、前言时光荏苒，转眼间又到了一年的尾声。
在这一年里，我作为产品经理，肩负着公司产品的研发、策划、运营和推广等重要职责。
现将我在本年度的工作进行总结，以期为下一年的工作提供借鉴和改进的方向。
二、工作回顾1. 产品规划与设计（1）市场调研：本年度，我深入市场，了解行业动态和用户需求，为产品规划提供有力依据。
通过分析竞品，找出产品优势与不足，为我们的产品定位提供参考。
（2）产品架构：根据市场调研结果，我对产品架构进行了调整，优化了产品功能，提高了用户体验。
同时，关注产品迭代，不断优化产品性能。
（3）产品设计：与UI/UX设计师紧密合作，确保产品设计符合用户需求，提升产品易用性。
2. 产品研发与测试（1）需求管理：对产品需求进行梳理，确保需求明确、合理。
与研发团队紧密沟通，确保需求得到有效执行。
（2）进度管理：制定合理的研发计划，跟踪项目进度，确保项目按时完成。
（3）测试管理：组织测试团队对产品进行全面测试，确保产品质量。
针对测试中发现的问题，及时与研发团队沟通，推动问题解决。
3. 产品运营与推广（1）市场推广：制定推广策略，提高产品知名度。
与渠道商、媒体等合作，扩大产品影响力。
（2）用户运营：关注用户反馈，优化产品体验。
通过线上线下活动，提高用户活跃度。
（3）数据分析：定期分析产品数据，了解用户行为，为产品优化提供依据。
4. 团队协作与沟通（1）内部沟通：加强与研发、测试、运营等团队的沟通，确保项目顺利进行。
（2）跨部门协作：与市场、销售、财务等部门紧密合作，共同推进产品发展。
（3）培训与分享：组织内部培训，提升团队整体能力。
分享行业动态和产品经验，促进团队成长。
三、工作亮点与成果1. 产品成功上线：本年度，我负责的产品成功上线，市场反馈良好，为公司创造了可观的经济效益。
2. 产品优化：针对用户反馈，对产品进行了多次优化，提升了用户体验。
3. 团队建设：通过内部培训、分享经验等方式，提升了团队整体能力。
数据产品经理工作总结6篇
数据产品经理工作总结6篇数据产品经理工作总结 1转眼间我到工作已经X年了，在领导的培养帮忙和同事们的支持下，我从一个法学专业出生的学生成长为一个能够熟练掌握大部分业务的员工。
X年X月我从调至支行从事产品经理岗们工作，静心回顾这一年的工作生活，我感觉收获颇丰，现将这一年的学习工作状况总结如下：一、加强学习、提高素质我今年二月份从调到支行从事产品经理工作，以前对资产业务接触比较少，并且各项业务变化比较多，这就需要我静下心来重新学习信贷业务知识，在我到岗理清思路后，我自觉加强各种金融产品的理论知识学习，提高自我对我行金融产品的理解，并在较短时间内熟悉信贷业务，在领导和师傅们的帮忙下，很快就上手了。
我想只有自我对业务掌握透彻后才能更好的为客户带给服务。
作为一名产品经理，我深刻体会和感触到该岗位的职责，客户经理是我行资产业务对公众服务的一张名片，是客户与我行联系的枢纽，怎样更好地服务好客户是我要学习和进步的地方，一方面要熟悉自我行里的业务产品，明白自我能够给客户带来什么，另一方面，要明白客户需求什么，尤其是后一方面，明白了客户的需求，才能去有的放矢的服务客户。
在加强业务学习的同时，我还用心认真学习政治理论，提高自身政治素质。
作为一名中国民主建国会会员，我时时刻刻严格要求自我，作为参政党成员，我用心拥护中国共产党的领导，并用心参与建言献策，努力学习中国共产党的先进性文件，认真践行党的群众路线。
二、脚踏实地、勤奋工作作为一名产品经理，我勤勤恳恳，任劳任怨。
我的工作主要是银行资产业务，为单位创造效益的同时还要时刻把握业务风险，不能因为自我的疏忽给银行带来损失，这就要求我做事要细心，观察要仔细，调查要属实，报告要认真，分析要专业，在维护好存量客户的同时要努力挖掘新的客户，并以专业的业务处理潜力来满足客户的需求，在优先获取营业利润的同时实现个人合规工作，保证信贷资金的安全。
三、存在不足对挖掘现有客户资源，客户好中选优，提高客户数量和质量，提升客户对我行更大的贡献度和忠诚度还有待加强。
数据产品经理工作总结（精选19篇）
数据产品经理工作总结（精选19篇）数据产品经理篇1自入职以来，我能够做到严格要求自己，积极投身工作，工作勤奋踏实。
20xx年，在各级领导和同事的关心、帮助下，自己在各方面取得了一定程度的进步，现将这一阶段的工作总结如下：一、工作态度端正，积极投身工作在这个大家庭中，我能够做到工作态度端正、勤奋努力，谦虚谨慎、戒骄戒躁，时刻以一个共产党员的标准严格要求自己，将公司的发展管理同自己的进步紧密联系在一起，尊重领导，团结同事，积极主动与大家沟通，与同事打成一片，主动为发展献计献策。
二、遵守工作纪律，严格要求自己团队是一支纪律严明的队伍，不仅体现在日常工作的考勤纪律，还体现在遵守业务制度等各个方面。
在日常的工作和生活中，我坚决服从领导安排，能够做到处处严格要求自己，遵守行纪业规，恪守职业操守，严明工作纪律。
三、工作勤奋努力，取得一定成绩按照部室领导的安排，今年以来，我具体从事产品经理及业务管理相关工作，同时承接一些职能监管部门对接等综合性事务，在工作我能够坚决服从领导安排，严格要求自己，保质保量的完成工作，按照严格履职。
1、积极进行业务创新和市场开发工作：产品经理是一个融思考力、沟通力、书写语言表达能力、高度熟悉产品习性及市场配置等各方面知识较为齐备的岗位，需要不断加强学习和思考。
（1）担保公司准入工作。
检及关系维护工作同时，我认真做好**公司的准入工作，目前，已准入通过并签订合作协议。
同时对申报的**公司上报的准入资料也认真分析、积极与同行沟通，不断寻求业务合作的突破口。
（2）产品推广工作。
为发挥好上级行的综合协调与指导作用，妥善解决业务开展中遇到的困难及建议，在全市开展了产品业务发展中存在的问题、下一步计划及建议讨论会，并要求各县市结合区域经济特点和实际情况制定了市场营销方案，同时，特建立了产品专项业务进展台账，实时跟进了解该业务的流程进度，做好产品业务管理工作。
（3）产品推广工作。
为了扩大产品信贷业务的影响力，我市产品与我司联合举办了产品沙龙活动，向到会产品位企业主详细推介了产品业务。
数据产品经理终工作总结3
工作反思：
1.在产品设计和开发过程中，要更加注重与业务部门的沟通，确保产品能够真正满足他们的需求。
2.在团队协作方面，要更加关注团队成员的成长和需求，营造一个和谐、积极的工作氛围。
3.不断学习新知识，提升自己的专业技能，以应对不断变化的市场环境。
未来展望：
1.深入挖掘数据的价值，推动更多数据产品的开发和优化。
2.加强团队建设，提升团队整体实力，为公司的发展做出更大的贡献。
3.持续学习，紧跟行业趋势，为公司的创新和发展支持。
总结：过去的工作经历让我明白了数据产品的价值和团队协作的重要性。在未来的工作中，我将不断学习和进步，努力成为一名优秀的数据产品经理，为公司的发展贡献自己的力量。
此外，我在团队协作方面也有待提高。在项目推进过程中，我有时会因为忙碌而忽视了对团队成员的关心和支持。为了改善这一点，我将更加注重团队建设，努力营造一个和谐、积极的工作氛围。
总之，在过去的工作中，我取得了一定的成绩，但同时也发现了自己的不足。在未来的工作中，我将不断学习和进步，努力成为一名优秀的数据产品经理，为公司的发展做出更大的贡献。
其次，我熟练掌握了数据分析和数据可视化的技能，通过分析海量数据，我能够快速发现数据中的规律和问题，并将分析结果以直观的方式呈现给业务部门。这有助于他们更好地做出决策，优化业务流程。
然而，我也意识到自己在工作中存在一些不足。例如，我在产品设计和开发过程中，有时会过于关注技术细节，而忽视了与业务部门的沟通。这导致了一些产品在上线后，不能完全满足业务部门的需求。为此，我计划在未来的工作中，更加注重与业务部门的沟通，确保产品能够真正满足他们的需求。
数据产品经理终工作总结3
新版数据产品经理年终工作总结2
在过去的一年里，作为数据产品经理，我深知肩上的责任重大，既要有策略地规划产品发展方向，又要确保产品的落地与执行。在这里，我想对自己在过去一年的工作重点、成果、反思以及未来展望进行梳理。
一、工作重点：
1.产品规划：我深入研究市场趋势和用户需求，制定了符合公司战略的新数据产品规划，确保产品方向与市场同步。
5.运营推广：我制定了一套全面的运营推广计划，通过多渠道宣传，提升产品知名度和市场占有率。
二、工作中存在的问题与原因：
1.需求理解偏差：在需求分析过程中，我对业务部门的需求理解存在偏差，导致产品功能与实际需求不符。
2.沟通协作不足：项目协作中，我与其他团队成员的沟通协作不足，导致项目进度受到影响。
3.市场敏感度不足：我对市场的变化敏感度不够，未能及时调整产品策略，导致失去一些市场机会。Fra bibliotek二、工作成果：
1.产品上线：新数据产品成功上线，得到了用户的广泛认可，市场反馈积极。
2.用户增长：经过有效的运营推广，产品用户数量实现了显著增长。
3.业绩提升：产品的成功推广为公司带来了新的增长点，提升了整体业绩。
三、工作反思：
1.需求理解：在需求分析过程中，我意识到要更加深入地理解业务部门的需求，避免误解和偏差。
一、工作回顾：
1.市场调研：我对市场进行了全面的研究，分析了竞争对手的产品，为我们的新数据产品找到了差异化的定位。
2.需求分析：组织了多次讨论会，与各业务部门沟通，确保产品需求的准确性和可行性。
3.产品设计：结合用户反馈和市场调研，我参与了新数据产品的界面设计和功能规划，力求提升用户体验。
4.项目协作：在产品开发过程中，我积极与开发团队协作，确保项目按期完成，同时对产品进行持续优化。
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[ 产品经理] 阿里巴巴数据产品经理工作(总结篇)
2015-3-17 17:07| 发布者: 猫儿
来自: 阿里巴巴PD | 关键词：
PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。
数据PD也不例外。
而且打交道的人更多。
以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。
科普：
PD：对于WEB产品设计人员而言，它的意思是“产品设计人员”，即produce designer。
PD：在IT企业中，一般是Product Director(产品主管)或Project Director(项目主管)的意思
一. 如何做一个好的数据产品经理？
PD（指产品经理，下同）本身就是在做牛做马，关系圈异常复杂。
数据PD也不例外。
而且打交道的人更多。
以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。
如果你也做过数据产品的产品经理（好拗口），相信也有同感。
既然要和这么多人打交道，要推动数据产品的上线，数据产品经理自然有着一定的要求。
我的体会如下——也借此去鞭策自己在朝这个方向努力：
1.要极其熟悉公司业务及动向。
所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。
这一点，再了解都不够。
2.要了解数据分析。
好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。
数据PD 的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。
虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。
这一点，要向最好的数据分析师们看齐。
3. 要了解数据仓库及商务智能。
这两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。
嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。
幸而身边有数据仓库的同事，可以多多学习。
这一点，没有天花板。
而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。
（引自《信息仪表盘》一书P41）。
而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门槛，提升数据的实时性等方面。
从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘（designing of information dashboard）？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示（数据可视化）？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。
4. 要精通数据产品开发流程。
数据开发+产品开发。
数据PD的最终目的是要做数据产品。
这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么feature list，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何？这是产品开发。
然后他是个数据产品，意味着这比普通的产品，多了更多的要求。
在数据这个内核之外，它需要各种feature list，如订阅，搜索，自定义，短信接口，邮件接口等。
但是数据这个内核，也需要一套数据开发流程。
比如：
数据源——是否足够，是否稳定——数据PD需要足够了解目前的业务处理系统建设情
况，以及数据源的积累程度，用以判断数据产品的建设时间是否合适。
不合适的时机会导致项目组的重复劳动和残缺的数据产品诞生。
数据产品是用以支持监控，分析，决策的，而业务处理系统的定位在于提升工作效率，解放工作人员手脚。
业务系统采集的数据未必满足所有分析需要。
比如或许领导要分析大量攀升的退换货的详细原因，而业务系统目前并没有要求用户在申请退换货的时候选择原因或只有输入而非标准化选项，负责退换货出力的员工也只有在excel里登记原因，而不是录入到系统里。
所以可能会导致需求方要看的数据提供不出来，那么数据pd就有必要反向驱动数据源得以采集。
分析模型的设计——分析模型的好与不好，其实决定了数据产品的成败。
在项目中，可以由BI的数据分析师们担纲此职责，也可以由数据PD担纲，更多则由双方一起确认，内容以数据分析师们为主，功能评估及优先级、项目计划和协调、统筹以数据PD为主。
所以数据PD要更加清楚数据分析师们所需要的需求是否能够实现，背后的商业价值如何，并与数据开发、产品开发保持比数据分析师们更加通畅的合作关系，能够借力进行可行性和资源的评估。
有的时候，我们不是没有数据，而是有了太多的数据，不知道怎么去看。
如果只是抛给用户一堆数据，很难想象用户会如何去解读它。
以前做交互设计的时候，我们流行一句话：把用户当成傻瓜。
而数据平台，因为可能本身就要求有一定的使用门槛，所以想成不会互联网的傻瓜不太现实，那么我们就要想成“用户是不懂数据的傻瓜”。
他们或许也能通过一串串数据体悟到什么，但是如果是一条上升的退款率趋势线，或许他们会体悟到更多——毕竟，上和下本身就是直观的。
然后再想一下，如果将这条线上加上一条警戒点的线，他们会知道从什么时候开始数据是异常的。
再然后，就要设想，当他发现从7月12日数据上升后，想干什么？他会不会想了解是哪个行业上升了？他会不会想了解是那个渠道上升了？那么，就要提供行业和渠道的选项或者对比给他。
再然后，当他过问了这个行业的负责人后，负责人想不想再了解是哪个供应商或者哪类商品上升了？那么要如何将这些维度、层次都融合在一起，同时又能将用户非常方便地去用呢？分析模型的建设至关重要，也可以说，分析模型是前期需求分析的最有价值的产物。
分
析模型应该会包含几点：
主题的划分：整块分析会划分成什么主题，比如销售可能会分成销售走势及构成分析，行业排名，商品排名等
度量及指标：分析主题会涉及到的度量及指标的算法、定义等（这通常会产生一份指标以及维度的定义及描述文档）
维度：要分别从什么维度去看这些指标和度量，如时间，渠道，这些维度是要筛选还是要对比
钻取：这些维度本身有没有层次，需要不需要进行钻取，如渠道可钻取到渠道类型，行业可钻取到子行业，商品类目可钻取到商品叶子类目等
输出：分析需要用何种图表进行展现
数据的ETL开发——数据的清洗，转换，装载流程占用了数据产品开发的大半资源，不规范的数据源会导致这一块的资源更大程度的占用。
比如同样是供应商编码，系统之一称为供应商编码，系统二命名为供货商编码，系统三命名为供应商ID，这三个系统同时是公司的系统，这种情况虽然想起来匪夷所思，但是现实情况却也存在。
虽然ETL开发是DW开发工程师在做，但是作为数据PD，焉能对这些工作缺乏了解，对ETL工程师反馈的问题，缺乏认知，不理解对于项目的潜在风险是什么？而且更多时侯，当遇到数据不规范，不统一的问题，数据PD需要反向驱动业务系统进行数据规范性建设，无论是功能上，还是驱动直接的使用方——如负责录入数据的行业小二，建立一套录入规范。
这些工作看似和数据PD 无关，我们大可以推脱说：那没办法，这是数据源的问题，不是我们功能的问题。
但是，用户是有权利选择使用不使用你的数据产品的，当数据产品提供的数据不值得信赖的话，无疑是自取灭亡。
一旦用户对数据不信任，再想挽留他们，是很难的。
即使有很多“无能为力”的借口,我们也不能坐观其变。
前端交互与体验的优化——虽然内容定义好了，但是那么多度量、指标、维度、钻取，
如何划分信息层级，如何划分栏目，如何设计用户的行为路径？这些就不是数据分析师们的重要工作范畴。
而是交互设计师？鉴于很多数据产品项目可能会没有交互设计师，所以数据PD应该对内容进行封装，进行信息架构、页面布局以及图表各种功能设计。
设计，然后撰写详细的功能需求文档，交付给产品开发，前端开发以及数据开发，以及前端展现开发四种类型的开发人员。
数据产品的功能描述文档，除了产品开发部分，其他的就是在描述“内容”，即分析模型，除了主题、度量、维度、钻取、筛选、输出图表类型，有些内容还需要详细定义到“排序方式”等等细节，这就case by case来看了。
环境，技术，工具——或许做一个普通的产品，你把需求描述清楚，与产品开发工程师确认好可行性，接受资源评估就OK了。
但是数据产品，受制于所部署的环境，所选型的工具，如Oracle，IBM的Cogos，以及SQL
Server。
其他的产品我不知道怎么样，我们用的是Oracle BIEE。
那么作为数据PD，是否需要了解BIEE能够提供的功能是哪些呢？看文档，请教别人，不能知其不可而为之。
另外，也需要逐渐摸透BIEE的坏脾气，实现不了的功能，无法克服的难点等。
这一点，也需要继续了解，继续学习。
二. 心得总结篇
下面，谈几点我的心得总结，或许还显得稚嫩，但是自己所得，要远远比看别人文章或者看书得来的深刻，记录下来，以便于后续校验。
有的先插个图，周末补充内容。
1. 数据产品的价值
2. 数据产品的用户
3. 数据产品架构
4. 数据产品风险
5. 数据产品VS业务系统
6. 数据产品项目流程
7. 数据产品交付物。