产品数据管理中的产品数据模型
产品数据管理概述
02
PDM系统能够组织、控制和管 理与产品相关的信息和过程， 包括文档、CAD文件、结构、 权限、更改记录等。
03
PDM技术是实现企业信息化、 提高产品设计效率、缩短产品 开发周期、降低生产成本的重 要手段。
产品数据管理重要性
确保数据准确性
PDM系统通过集中管理数据，确保数据的 准确性和一致性，避免数据冗余和错误。
数据加密
系统支持对敏感数据进行加密存储和传输，保障数据 的安全性。
备份与恢复
系统提供定期备份和恢复功能，确保在发生意外情况 时能够及时恢复数据，保障业务的连续性。
03 产品数据管理应用场景
研发设计领域应用
产品结构管理
利用PDM系统，可以清晰地管 理产品的结构，包括零部件、
装配关系、材料等信息。
设计流程管理
产品数据来自不同部门、不同系统，数据格式、标准不统一，整合 难度大。
数据量大且增长迅速
随着企业业务的快速发展，产品数据量急剧增加，对数据处理和存 储能力提出更高要求。
解决方案
建立统一的数据管理平台，制定数据标准和规范，实现数据的集中存 储、处理和应用。
数据质量参差不齐
数据准确性问题
由于人为错误、系统错误等原因， 产品数据中存在大量不准确、不 完整的数据。
02
03
随着企业信息化程度的不断提高， 跨平台整合成为产品数据管理的 重要趋势。
标准化发展是实现跨平台整合的 基础，通过制定统一的数据格式、 接口规范等标准，实现不同系统 之间的数据交换和共享。
跨平台整合和标准化发展可以降 低企业的IT成本，提高数据利用 效率，促进企业的创新发展。
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利用PDM系统，可以制定和管理工 艺流程，包括工序、工步、工艺参数 等信息。
数据分析模型之漏斗模型
产品经理简称PM，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。
产品经理是很难定义的一个角色，如果非要一句话定义，那么产品经理是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。
产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。
近年来互联网产品经理火热，一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。
很早之前就知道漏斗模型，但是仅限于知道的层面，没有做更多的了解和实践运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者也可以说是一种思维方式。
本文主要包括漏斗模型是什么、漏斗模型的本质是什么、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型这几部分。
漏斗模型是什么在网上搜了一些漏斗模型的定义，然而并没有发现准确的定义，唯一觉得比较相近的一个东西是“营销漏斗模型”。
推测这个模型最早可能来源于营销学，后来过渡到在互联网产品中使用。
我们先来看下营销漏斗模型的定义（定义来源于百度百科）：营销漏斗模型指的是营销过程中，将非用户（也叫潜在客户）逐步变为用户（也叫客户）的转化量化模型。
营销漏斗的关键要素包括：营销的环节，相邻环节的转化率。
下图为wiki百科上的一张营销漏斗模型图，从图片上来看，之所以叫做漏斗模型，大概也许可能是因为整体的数据转化趋势呈现出一个漏斗的形状，所以叫做漏斗模型吧。
素材来源于wiki漏斗模型的本质是什么从上一部分我们得知了漏斗模型是什么，以及漏斗模型的来源是什么，接下来待解决的一个问题就是它的本质是什么，对于不同的人可能会有着不同的答案，这里我只谈一下我个人的理解。
如果让我来回答漏斗模型的本质是什么的话，那我的答案是：分解和量化。
为什么这么说？我们从营销漏斗模型的定义着手来看一下，上文的定义中提到了衡量营销漏斗模型的两个关键要素，分别指的是营销的环节以及相邻环节的转化率。
营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。
SIPM PLM
SIPM/PLM系统通过领先的BOM演变技术支持设计BOM、制造BOM、转箱发运BOM、按制造工厂或总 装线构造制造BOM，并以次此为基础实现客户需求与反馈数据、产品设计数据、工艺设计数据、 质量信息数据的有效统一管理。
5)领先的数据动态展示技术实现上下游之间的快速信息共享
特点介绍
3）应用封装技术提供了对已知和未知应用软件的数据管理集成
企业应用软件的版本、种类总是随着时间的变化而不断增加，作为管理系统不能提供对未来应用 的数据集成是致命的，而SIPM/PLM提供了通用的封装技术，使任何基于WINDOWS、UNIX、LINIX 的应用软件无须开发即可实现数据管理的功能，极大降低企业投资风险。
内容摘要
这就是SIPM/PLM，这就是产品生命周期管理，这就是我们身边的魔法师，这就是我们心中的故 事讲述者。它带给我们无尽的惊喜，带给我们深深的敬仰，带给我们无比的期待。
01 作用
目录
02 特点介绍
作用
作用
SIPM/PLM在产品管理中的作用 1）在产品生命周期前期阶段，为企业调研市场需求、概念设计提供优化手段，缩短周期时间， 降低使用成本。 2）在产品生命周期中期阶段，让企业充分利用已有资源迅速进行产品的变型、引伸和改良，以 全新的产品研发使企业不断赢利。 3）在产品生命周期后期阶段，衍生和定义出新的用途和使用方法，力图进入新的销售市场，提 供数字化的服务和维修，尽量减少维修成本，从而延长产品的生命周期，让企业尽量延续获利。 SIPM/PLM在企业管理中的作用 1）提升了企业的竞争力：快速开发出符合客户需要的产品，减低产品成本。
感谢观看
SIPM/PLM系统提供了按照不同部门、时间的数据动态展示方法，使工艺人员、生产部门、采购 部门快速了解设计数据和工艺数据的动态，促进下游部门及时调整工作，提高企业的反应能力。
集成化产品数据管理平台和产品数据管理的体系结构
集成化产品数据管理平台1 . PDM 的提出我们前面提到过，产品数据具有种类繁多、数据量庞大、结构复杂等特点，特别是随着设计制造过程的展开，产品数据会不断地被修改、构造，动态地形成最终的结果。
而传统的关系型数据库明显存在着只面向记录，不支持设计过程，缺乏协调工作机制等不足，这些弱点导致它们在处理非结构化数据(如图形、图像文档等)时显得力不从心，例如设计人员已经对数据作了修改却无法通知后续人员，造成后续人员在旧的数据上浪费大量的时间甚至造成不可估量的损失。
因此，传统的关系型数据库已经远远不能满足现代企业对信息管理的需求。
PDM ( Product Data Management ，产品数据管理)技术最早出现在20 世纪80 年代初期，目的是为了解决大量工程图样文档的管理困境。
工程师们常常要扎到数据堆中，花费很多很多的时间去寻找应该唾手可得的信息。
为了解决大量工程图样的管理问题，通过使用图形扫描技术把工程图样转换成电子图像，并用软件实现对这些电子图像的浏览和修改，重新生成新的工程图样，这种软件就是PDM 的雏形。
随着文档存储技术的发展，软件管理的对象类型慢慢拓宽，开始处理大量的异构文档(如CAD 图形、图像、字处理文件等)，而且结合企业的实际，开始在计算机上模拟企业中频繁进行且容易被延误的更改单管理过程，这类管理逐渐扩展到产品开发过程领域中，如设计图样和电子文档的管理、自动化工程更改单的管理、材料清单(Bill of Material , BOM )的管理等。
最近几年，PDM 发展极为迅猛，它所支持的应用范畴也越来越广。
2 . PDM 的概念在集成化过程中，PDM 是不可缺少的软件支撑环境，它是连接集成化环境中人员、工具、信息、过程的桥梁和纽带。
1995 年2 月，专门从事PDM 和CIM 相关技术咨询业务的CIMdata 公司总裁Ed Miller 在“PDM Today ”一文中给出的PDM 的定义是：POM 是管理所有与产品相关信息和过程的技术;与产品相关的所有信息，即描述产品的各种信息，包括零部件信息、结构配置、文件、CAD 档案、审批信息等;与产品相关的所有过程，即对这些过程的定义和管理，包括信息的审批和发放。
数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建
数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建产品经理学习资料数据产品经理必学基础：数据产品能力模型构建本文尝试凭借笔者的理解构建一套数据产品经理能力模型，作为自己未来学习的方向。
本文共分四个部分：第一部分，从招聘市场需求入手，看市场上的招聘高级数据产品经理都需要掌握哪些硬实力；第二部分，结合一些数据产品经理的分享，梳理数据产品经理的朋友圈，因为沟通者一定程度决定了需要掌握多少“共通语言”；第三部分，构建数据产品经理能力模型；第四部分，详解一些数据产品常常接触的概念和系统。
一、从招聘要求看能力要求笔者在拉勾网和猎聘网上搜索数据产品经理和高级数据产品经理，将岗位职责汇总整理，招聘方对于数据产品经理的需求如下所示：1、熟练使用MySQL，SQL、Hive等语言；2、熟悉数据生产加工流程；3、对主流大数据产品、BI产品；4、对数据仓库技术及理论有基本的了解，并对其发展趋势有深入了解；5、了解数据分析，数据建模和数据挖掘技术及理论；6、能很好地掌握产品思路、技术方案、商务策略等，驱动各角色解决问题，具有良好的商业洞察与判断，很强的逻辑思维能力、产品策划、品牌包装与宣传能力，对数据和业务敏感，有一定技术背景优先考虑。
从上面的企业招聘需求可以看出，数据产品经理除了需要具备一些普通产品经理基础能力外，对数据分析，商业智能，数据挖掘等技能有着非常高的专业门槛。
虽然数据产品经理也细分出应用方向，大数挖掘方向，数据分析方向，但为了更加有效的共同，还是有必要补全知识结构。
数据产品经理多是数据分析师和数据开发通过内部转岗完成的，笔者属于电商产品转应用方向数据产品，在发挥业务理解优势的同时，需要快速补全数据分析相关知识，便于与对接同事高效协作。
二、数据产品经理的朋友圈曾经分析过AI产品经理模型，也是从产品经理的朋友圈说起，因为产品经理很多时候承担着协调推进角色，也承担了部分”翻译官“的觉，将业务需求转化成不同的语言表达，找老板要资源，请开发写代码，叙述清楚页面设计要求，这个时候就需要产品掌握不同分科中的一些”黑话“，让对方感觉你是自己人，数据产品经理也是同样的，我们来看看数据产品经理的朋友圈，也有助于进一步理解数据产品能力模型。
什么是PDM
什么是PDMPDM的中文名称为产品数据管理（Product Data Management）。
PDM是一门用来管理所有与产品相关信息（包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等）和所有与产品相关过程（包括过程定义和管理）的技术。
PDM提供产品全生命周期的信息管理，并可在企业范围内为产品设计和制造建立一个并行化的协作环境。
PDM的基本原理是，在逻辑上将各个CAX信息化孤岛集成起来，利用计算机系统控制整个产品的开发设计过程，通过逐步建立虚拟的产品模型，最终形成完整的产品描述、生产过程描述以及生产过程控制数据。
技术信息系统和管理信息系统的有机集成，构成了支持整个产品形成过程的信息系统，同时也建立了CIMS的技术基础。
通过建立虚拟的产品模型，PDM系统可以有效、实时、完整的控制从产品规划到产品报废处理的整个产品生命周期中的各种复杂的数字化信息。
产品数据管理PDM（ProductDataManagement）技术很难有一个准确的定义加以描述。
1995年初，主要致力于研究PDM技术和相关计算机集成技术的国际权威咨询公司CIM data 给PDM作了一个概括性的定义：“PDM是一门用来管理所有与产品相关的信息和所有与产品相关的过程的技术”。
这个定义从广义的角度解释了PDM技术。
但就现阶段PDM的发展情况而言，可以给出一个较为具体的定义：“PDM技术以软件技术为基础，是一门管理所有与产品相关的信息(包括电子文档、数字化文档数据库记录等)和所有与产品相关的过程（包括审批/发放、工程更改、一般流程、配置管理等）的技术。
提供产品全生命周期的信息管理，并可以在企业范围内为产品设计与制造建立一个并行化的协作环境。
”在20世纪的60、70年代，企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术，新技术的应用在促进生产力发展的同时也带来了新的挑战。
对于制造企业而言，虽然各单元的计算机辅助技术已经日益成熟，但都自成体系，彼此之间缺少有效的信息共享和利用，形成所谓的“信息孤岛”；并且随着计算机应用的飞速发展，随之而来的各种数据也急剧膨胀，对企业的相应管理形成巨大压力：数据种类繁多，数据重复冗余，数据检索困难，数据的安全性及共享管理等等。
产品管理产品数据管理技术
产品管理产品数据管理技术1. 引言产品管理是企业成功的关键之一。
为了支持产品管理，有效的产品数据管理技术是必不可少的。
产品数据管理技术可以用来收集、存储、分析和共享产品数据，为产品管理决策提供支持。
本文将介绍常见的产品数据管理技术，并探讨其应用和优势。
2. 产品数据管理技术概述产品数据管理技术是通过使用软件和工具来管理和处理与产品相关的数据。
它涵盖了数据收集、存储、分析和共享等方面。
常见的产品数据管理技术包括： - 数据仓库：用于集中存储和管理产品数据的数据库。
- 数据清洗：通过预处理和转换数据，保证数据的准确性和一致性。
- 数据挖掘：使用算法和模型从产品数据中提取有价值的信息和知识。
- 数据可视化：将产品数据以图形和图表的形式呈现，便于理解和分析。
- 数据共享：通过共享数据，促进不同部门和团队之间的协作和信息共享。
3. 产品数据管理技术的应用3.1. 数据收集产品数据管理技术可以用来收集各种类型的产品数据，包括销售数据、库存数据、客户数据等。
通过收集数据，企业可以了解产品的销售情况、客户需求等信息，为产品管理决策提供数据支持。
3.2. 数据存储数据仓库是常见的产品数据存储技术。
数据仓库可以集中存储产品数据，并提供高效的查询和检索功能。
同时，数据仓库还可以用来存储历史数据，方便进行趋势分析和预测。
3.3. 数据清洗在收集的产品数据中，可能存在错误、缺失或不一致的问题。
数据清洗技术可以通过预处理和转换数据，清除无效数据，修复错误数据，保证数据的准确性和一致性。
3.4. 数据挖掘产品数据中蕴含着大量的信息和知识。
数据挖掘技术可以通过使用数据挖掘算法和模型，从产品数据中提取有价值的信息和知识。
例如，可以通过数据挖掘技术来发现产品的潜在需求、客户特征等。
3.5. 数据可视化数据可视化技术可以将产品数据以图形和图表的形式呈现，便于理解和分析。
通过数据可视化，用户可以直观地了解产品的销售情况、市场趋势等。
产品研发数据管理制度
产品研发数据管理制度一、引言在当今信息化时代，数据的重要性日益凸显。
对于一个企业来说，产品研发是推动企业发展的核心驱动力之一。
为了更好地管理产品研发中产生的大量数据，规范数据使用和保护，建立起一套科学、高效的产品研发数据管理制度势在必行。
二、数据分类和管理要求在产品研发过程中，涉及到的数据可以根据其性质和用途进行分类。
典型的数据分类包括但不限于原始数据、样本数据、实验数据、模型数据、分析数据等。
针对不同的数据分类，制定对应的数据管理要求是保证数据质量和有效利用的关键。
1. 原始数据管理原始数据是产品研发的基石，是产品研发工作得以展开的前提。
为了保证原始数据的真实性、完整性和可追溯性，以下管理要求应当得以遵守：（1）原始数据应当以电子化形式保存，并进行严格的文档命名和存储路径管理；（2）每一份原始数据都需要有明确的责任人进行负责，并且进行电子签名确认；（3）原始数据应当备份至专门的数据备份平台或服务器，并定期进行验证和更新。
2. 样本数据管理样本数据是产品研发中的重要资源，对样本数据的管理不仅关系到产品研发的准确性和效率，还关乎到企业的商业机密和竞争优势。
以下管理要求应当得以遵守：（1）样本数据需要进行标识和分类，以方便查询和使用；（2）对样本数据的录入、修改和删除都需要进行记录和审批；（3）对于机密性较高的样本数据，需要进行权限管理，确保只有经过授权的人员可以进行查看和使用。
3. 实验数据管理实验数据是产品研发验证过程中的重要依据，对于保证实验数据的有效性和可信度，以下管理要求应当得以遵守：（1）实验数据需要按照科学严谨的要求进行采集和整理，确保数据的准确性和可重复性；（2）对于实验数据的解析和处理，需要注明具体的方法和算法，并进行记录；（3）实验数据的共享和传递需要进行相应的授权和验证，以确保数据的安全性和稳定性。
4. 模型数据管理在产品研发中，模型数据是预测和优化产品性能的关键。
为了确保模型数据的可靠性和有效性，以下管理要求应当得以遵守：（1）模型数据需要进行版本管理，以方便对比和复现；（2）对于模型数据的建立和验证，需要进行详细的记录，包括模型选择、数据输入和输出、参数优化等；（3）对于模型数据的使用和传递，需要进行审批和授权，确保数据的合规性和安全性。
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产品数据管理中的产品数据模型
在产品数据管理中，产品数据模型是一种描述产品信息和关系的结构化表示方法。
它定义了产品数据的属性、关系和规则，以及数据的组织和存储方式。
产品数据模型在企业中起着关键的作用，可以帮助企业有效管理和利用产品数据，提高数据的质量和一致性，支持业务决策和创新。
一、产品数据模型的概述
1.1 产品数据模型的定义
产品数据模型是指描述产品及其相关信息的结构化模型，包括产品的属性、关系和规则等。
它是产品数据管理的核心，为产品数据的组织、存储和使用提供了基础。
1.2 产品数据模型的作用
产品数据模型可以帮助企业实现以下目标：
- 统一产品数据的定义和标准，确保数据的一致性和准确性；
- 提高数据的质量，减少数据错误和冗余；
- 支持产品数据的共享和集成，促进不同系统间的数据交流；
- 支持产品数据的查询和分析，为业务决策提供依据；
- 促进产品创新和研发，加快产品上市时间。
二、产品数据模型的组成
2.1 产品属性
产品属性是描述产品特征和性能的数据项，包括产品的名称、型号、规格、尺寸、颜色等。
在设计产品数据模型时，需要根据实际业务需求定义合适的属性，并确定属性的数据类型、长度、取值范围等。
2.2 产品关系
产品关系描述了不同产品之间的关联和依赖关系，包括产品的组成关系、替代
关系、包含关系等。
通过定义产品关系，可以帮助企业了解产品之间的依赖关系，以及产品变更对其他产品的影响。
2.3 产品规则
产品规则是指产品数据之间的约束和逻辑关系。
例如，某些产品属性的取值范
围受到其他属性的限制，或者产品的某些属性必须满足一定的条件。
通过定义产品规则，可以确保产品数据的合法性和一致性。
2.4 产品分类
产品分类是将产品按照一定的标准进行分类和组织的方法。
通过定义产品分类，可以方便对产品进行管理和查询，支持产品数据的归档和备份。
三、产品数据模型的设计方法
3.1 需求分析
在设计产品数据模型之前，需要进行需求分析，明确产品数据管理的目标和需求。
通过与业务部门和用户的沟通，了解他们对产品数据的要求和期望，确定产品数据模型的范围和内容。
3.2 概念设计
在概念设计阶段，需要根据需求分析的结果，定义产品数据模型的基本结构和
组成要素。
可以使用实体-关系图、UML类图等方法来表示产品数据模型的概念结构，明确产品数据的属性、关系和规则。
3.3 逻辑设计
在逻辑设计阶段，需要将概念设计转化为可实现的数据模型。
可以使用关系数
据库模型、面向对象模型等方法来表示产品数据模型的逻辑结构，定义数据表、字段、索引等。
3.4 物理设计
在物理设计阶段，需要确定产品数据模型的具体实现方式。
可以选择合适的数
据库管理系统，定义数据表的存储结构、分区策略、索引优化等。
同时，还需要考虑数据的备份和恢复、安全性和性能等方面的问题。
四、产品数据模型的实施和管理
4.1 实施
在实施产品数据模型时，需要进行数据迁移和转换，将现有的产品数据导入到
新的数据模型中。
同时，还需要进行数据验证和校验，确保数据的完整性和正确性。
在实施过程中，需要与业务部门和用户进行密切合作，及时解决问题和反馈意见。
4.2 管理
产品数据模型的管理包括数据维护、数据更新和数据查询等方面的工作。
需要
建立相应的数据管理流程和规范，确保数据的及时更新和准确性。
同时，还需要定期进行数据质量检查和性能优化，保证产品数据模型的有效运行。
五、产品数据模型的应用案例
5.1 电子商务平台
在电子商务平台中，产品数据模型可以帮助企业管理产品信息、库存和订单等
数据。
通过定义产品属性和关系，可以方便用户搜索和筛选产品，提高用户体验和购物效率。
5.2 制造业
在制造业中，产品数据模型可以帮助企业管理产品的设计、工艺和质量等数据。
通过定义产品规则和关系，可以实现产品的自动化设计和制造，提高生产效率和产品质量。
5.3 物流行业
在物流行业中，产品数据模型可以帮助企业管理货物的属性、运输和仓储等数据。
通过定义产品属性和关系，可以实现货物的追踪和管理，提高物流效率和服务质量。
六、总结
产品数据模型是产品数据管理的核心，对于企业实现产品数据的一致性、准确
性和高效利用具有重要意义。
通过合理设计和实施产品数据模型，可以帮助企业提高数据管理和决策能力，提升产品竞争力和市场份额。
同时，产品数据模型的应用也需要与业务需求和技术发展相结合，不断进行优化和改进，以适应不断变化的市场环境。