过去的一年和非常多数据产品经理日常聊天，或是面试过程中发现，简历堆砌一堆的数据中台的产品体系、画像的产品体系、分析应用的数据产品的数据产品经理非常多，每一个都是非常宏观且非常庞大的，可真正能够完全讲明白的却少之又少。
这就是数据产品经理的现状——
几乎每个公司都在搞数据中台，都在搞分析体系，都在搞数据服务，可公司真正需要这么庞大数据体系的没几个。
于是很多数据产品经理都是为了做而做，能够真正想明白企业到底需要什么数据能力的没几个，这也导致行业出现了很多“经验丰富”的数据产品经理，缺并不可靠。
过去的一年，我很认真的思考，怎么才能成长为一个靠谱的数据产品经理？
我觉得有这样的一些因素：
选择土壤
什么样的土壤是有助于数据产品成长的，毋庸置疑，有数据文化的。
作为一个数据产品，首先要选择一个能够帮助你带来成长的环境，怎么判断呢？
看老板，看数的频度是不是高，这个是关键——如果老板不看数，这样的环境建议赶紧离开，你做什么都是自嗨。
数据产品经理的个人修养
要成为一个好的数据产品经理，除了俞军老师所给出产品经理的基本技能之外，还有一个非常重要的就是数据敏感性——
这个没有什么捷径，就是每天看数，理解数据。多看就找到感觉了，看你所在行业的数据，关注你所在行业公司的财报，一个月两个月半年就找到感觉了，内功深厚了，表达数据的方式也会越来越有感觉。
数据产品的外在条件
要成功完成一个作品，必须要对以下几点门清，几乎是缺一不可：
数据状况，即有什么数据或者能获得什么数据
这句话似乎是废话，却是至关重要的。
有些数据产品人甚至认为：数据就在哪我们只需用起来，干着干着发现缺胳膊少腿，最终要么项目流产、要么勉强交差。
数据产品人对数据是要能绝对数可控，产品做完后数据发生了变化，这个时候产品就没法往下走了。
所以我们一定要考虑有什么样的数据，考虑这些数据有什么独特性，通过这些独特性推出产品，这些特殊能力能够把我们和其他人区分开来，通过这个能力和业务方合作推出数据产品，所以一定要关注数据状况。
精通业务，数据产品的一切形态，终将回归到业务场景中
看是一句废话，但是精通业务对于数据产品人来说是很难的，数据产品人通常和业务人走的不那么近，总是背影略显孤独。
做定制性的服务类数据产品的所有功能都是基于业务的，对业务的精通程度与产品价值贡献度息息相关，做工具类的数据产品则是归纳行业的共同点提供一套提高效能工具。
掌握分析方法，最好能够总结出一套方法论
数据产品不是简单的为了证明数据价值，同时还是将数据产品人对数据的分析能力输出，如果自己不了解分析方法即使有好的分析结论也难理解精髓无法让数据产品的价值发挥出来，100分的数据经过产品实现变成了60分而不是效能加倍变成300 。
懂些技术，能够获得技术的支持
首先，要相信你们团队搞技术的人都比你懂技术并且承认这一点。如果需求评审被技术拍砖你要弄懂为什么被拍砖，可能问题点在于你们在乎的东西不一样（技术常常会在乎“这是一个碉堡了的算法”，而你在乎的可能是“到底大家会不会点这个按钮”。
最后
很多数据产品经理做出了一系列工具帮助业务去衡量业务价值，却对于如何衡量自己的产品没有量化的指标，常常被忽略，看似很不可思议，却很常见。
不少数据产品经理把产品上线了就认为是成功了，衡量产品的方式可能是使用黏性、渗透率或是访问人数等，务必数据产品经理要坚持数据说话。