（旧文搬迁） 可能有三种来源 ## （1）原理层 原理层的知识，是指某个专业话题某种学术意义上的知识。比如 AB 实验的原理，可视化的原理。 原理层的知识，是准确的知识，是可以被教学的，是某种科学。 不理解这一层，就难以设计出正确的软件产品，可能会犯下专业人士眼中常识性的错误。 这是数据产品作为专业领域的软件产品，区别于 C 端产品的最明显的差异。 ## （2）实现层 一个科学原理，如何借助软件技术的手段得以实现。比如矩阵计算是数学家们明确定义了的，计算机工程师如何通过计算机实现这个计算，这就是实现层的含义。 可以说，这是软件产品经理的工作真正的起点，是作为计算机工作者的技能要求。 这一块的知识，则是最广为人所知的产品经理的知识了。 ## （3）实践层 实践层有多种含义，但总结起来，都是对专业的数据工作者如何使用数据软件的认识。不懂得原理，无法设计“流程”；不懂得实现，无法产品化的“流程”；不懂得实践知识，则无法优化产品。 第一种含义。Jetbrains 公司的 IDE 能够广受欢迎，恰恰是因为产品设计者们自己就是资深的 IDE 用户。这个意义上，数据产品虽然难以像 C 端产品那样 Dogfooding，但也要对数据从业者的工作有所了解。大概要到什么样的程度呢？至少先达到初级的水平吧。这也是 第二种含义。从实践中，数据产品经理可以以产品设计者的视角看到产品的机会、优化点、错误，甚至发现一些原理在现实中无法落地的原因。在实践中，数据产品经理也可以以使用者用户的视角看到原理上的不合理、操作上的不合理等只有资深用户才能理解、发现、提出的问题。 这或许就是我为什么不愿意在几年前数据产品经理刚刚“火”起来的时候转岗的原因。我有一个产品梦，但是如果贸然进入，以纯粹的软件产品的视角进入，是肯定做不好的。或许，简化地说，原理层和实践层就是所谓的 domain knowledge。 发布于 2023-10-24 12:11