在科技數位化浪潮的席捲下，企業紛紛建設自有的數據平臺，轉型資料化運營。社群媒體、智慧手機與大資料分析等工具正不斷的快速進化，單就臉書來看，全球目前就已有超過十億的人口都是他的用戶；當人人都可以擁抱各式各樣的大數據產品，不只是企業必須面臨營運上的轉型危機，員工與消費者也必須隨之改變；依目前的調查資料顯示，已有越來越多企業表示，若能有效提升數位化的成熟度，最終將得以轉化為財務表現上的獲利。
不過目前，很多人對數據產品的概念和理解還是模棱兩可，想入行做大數據產品經理，或者準備搭建、採購能夠滿足企業數位化運營需求的資料平臺，如果說很難把數據產品下個準確的定義，至少也要把資料產品的類型理清楚，弄明白數據產品有哪些不同的類型，不同類型產這樣心裡對大數據產品的概念也有了大體的輪廓，也知道了我們究竟需要什麼樣的大數據產品，以及如何一步一步達成產品目標，做起事來就更有的放矢。
報表型產品
報表型產品是傳統的報表製作軟體，核心功能是資料包表的製作和資料包表門戶，報表製作軟體一般是桌面軟體產品，把手工製作的報表固化成報表範本，實現了報表的自動化，生成後發佈至報表門戶供各類使用者查閱。資料門戶是將報表和資料倉庫按照業務主題的方式進行組織管理，方便使用者找到報表。帆軟FineReport、Cognos、BIEE都是這類中的典型產品，包括報表製作工具和門戶。FineReport尤其擅長各類複雜的傳統報表，例如：交叉、分組、分頁、分欄表、多表頭。
產品的使用者有兩類，一類是報表製作人員，俗稱表哥表姐，另一類報表的消費者，即各級別管理者和業務人員。
報表型產品能減少重複製作報表的人力成本，提高獲取資料的效率，有了資料門戶雛形，大家知道去固定的地方獲取資料。隨著對資料價值的不斷加深，需求越來越精細化和多元化，單純的報表資料監控分析，已經無法滿足運營需要。通過報表能夠發現一些問題，但無法鑽探分析，找到問題的原因。
分析型產品
分析型產品種類有很多，用途也不一樣，可以細分為下面幾類：
互動式分析軟體產品
Tableau、QlikView、PowerBI、帆軟FineBI，這些是敏捷型的BI分析工具代表，所謂敏捷是指沒有完整的數倉也可以基於業務資料做分析，有單機版和伺服器版。像FineBI能對接大部分數據平臺，基於Spider引擎，可採取分散式，本地式，直取式的抽取資料方案，對應不同需求。大部分敏捷型BI上手簡單，相比R、Python等專業的資料分析挖掘工具，學習成本低很多，所以更適合在企業大規模推廣，讓資料從報表到資料分析發展。其次，像FineBI這一類的，也可以重當資料包表的門戶，各業務分析的平臺。
統計&挖掘分析產品
SAS SPSS Weka R，統計分析軟體，可以程式設計，需要有統計學和挖掘演算法基礎，面向的是專業資料人員，如果企業要元件一直專業的資料採擷團隊，人員就少不了這些工具。
自建的資料分析決策系統
如阿裡早期的資料魔方、現在的生意參謀。根據企業的業務定制的資料分析產品，這類產品是把成熟的業務分析思路轉化成產品，以圖、表等形式展現資料分析過程，例如零售中的商品分析，有基本的銷售量、銷售額等基礎指標的監控，還需要從時間、地區、門店、買家資訊等不同維度交叉探查。
報表型和分析型產品的基礎都是資料倉庫，資料倉庫的精細化程度決定了能出什麼報表和進行哪些主題及維度的分析。
決策型產品
決策型產品將演算法融入數據產品，為使用者提供決策依據或者直接幫助用戶做出決策並執行。例如推薦系統根據使用者行為給推送感興趣的內容或商品，DSP程式化交易根據廣告主預先設定的目標使用者範圍和當前廣告位的用戶標籤來覺得是否競價投放廣告。個性化Push、征信產品、風控產品、DMP、使用者畫像都是決策型的產品。
平臺型產品
平臺是指一種基礎的可用於衍生其它產品的環境，大數據平臺產品提供一個個的產品元件，是搭建資料平臺的基礎軟體產品環境，資料產品平臺是已經有了資料服務，比如建設好了數倉庫和使用者標籤以及相應的資料訪問能力，是搭建一個個不同資料產品和資料應用的資料產品環境。
大數據平臺產品，為代表的是各大互聯網公司在其雲計算服務基礎上包裝的IT解決方案，例如阿裡雲的數加，通過Maxcompute、DataWorks、分析型資料庫、各種雲資料庫、QuickBI等產品組合，提供大數據基礎服務、資料分析及展現、資料應用等完整的資料解決，通過阿裡雲產品與服務，企業可以搭建自己的大數據處理平臺。騰訊雲、網易大數據都有類似的大資料平臺產品。這類平臺產品都屬於Saas產品，雖然是軟體即服務產品，使用其搭建資料平臺，仍需要企業具備一定的開發能力或者借助協力廠商的技術服務。
數據產品平臺，隨著業務的發展擴大，以及對資料應用理解的深入，除了使用BI工具獲取數據、日常數據監控之外，業務數據分析需求也產品化，同時需要把數據應用到前臺產品，例如根據使用者行為生成電商的個性化首頁。數據產品平臺就是打造一站式的數據獲取、數據分析、數據應用服務平臺。基礎這些服務架構滿足不同業務、不同使用者的大數據產品，形成服務企業的數據產品體系。
毫無疑問，在大數據時代，企業面對的已經不只是數據技術能力的投資，而是如何應用這些數據產品，快速高效地去挖掘數據化經營的價值，從而切實推動業務快速增長。
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