人生能有几个10年？这篇文章，作者分享了自己从业10年的亲身经历，从一开始的数据分析师到现在的数据产品经理，整个过程中的思考和顿悟，对一些同学应该有所帮助。
二、我走过一条少有人走过的路
我相信很多读者在职业生涯中都会面临很多选择，但大家又往往很难从公开渠道获得丰富且未经过度包装的经验，或许我可以尽一些绵薄之力。下面我会按照从业经历的真实顺序展开介绍，分别是数据分析师、策略产品经理、数据产品经理；每个岗位都会有各自的憧憬、困惑和顿悟，希望你能在这个过程中读到自己的过去、现在或将来。
2.1 初为数据分析师
我本科读的数学，研究生学的统计，走上数据岗位是从研究生阶段做数据分析实习，后来校招入职一家当时处于互联网第二梯队的公司继续做数据分析师，两段经历算起来一共有3 年。现在回想起来，那 3 年过的很快乐也很有必要、而且长度刚刚好，再长一些可能后续就会是一条不同的路了。
「憧憬」
在我本科和研究生期间，国内互联网行业刚好经历了 PC 时代大潮，移动互联网的产业红利正在敲响无数人命运的大门。当时我对职场的了解并不多，并不清楚学数学/统计毕业后都能做什么，只是觉得不能老在学校里呆着，于是打开招聘网站，用关键词数据、数学进行检索，发现了数据分析师这个岗位。
实习是在一家乙方公司的咨询部门，当时还不会写 SQL，实习期间的主要工作就是出数据分析专题报告，有专人帮忙做数据提取。这段时间在导师的帮助下，做了很多“用数据讲故事”、“数据驱动业务决策”的尝试，觉得很过瘾，有种数据分析很有用、很好玩的感觉。谁知毕业后正式工作，才体会到之前的憧憬有一定偏差，各种烦恼接踵而至。
「困惑」
正式入职一段时间后，我发现数据分析师的工作并没有那么指点江山，日常精力的分配大致如下图所示：
2.2 转型策略产品经理
做数据分析师的末期，因为体会不到成就感，同时也觉得自己上学所学的那些数学、概率、统计、算法全无用武之地，就很迫切的希望能够转换岗位，做一些能直接感受到价值的工作。正好有前同事邀约，就一拍即合，跳槽去了当时一家还算互联网第一梯队的公司，做策略产品经理。后来从这家公司跳槽去另一家互联网第一梯队的公司，也还是做策略产品经理。这两段经历合计不到 3 年吧，回想起来自己也只是刚刚摸到策略产品经理的皮毛而已。
「憧憬」
做数据分析师的时候，单纯的觉得自己是承接需求的，而产品经理至少是提出需求的，从被指派干活到催促别人干活，可以节省很多时间。有了时间就可以思考更多，能够从收集需求、功能设计、开发上线、用户反馈最后到运营迭代，是一个完整的闭环。而且过程中应该会用到不少曾经学过的“高级货”，能获得一种学以致用的正反馈。
带着这些憧憬，我的第一份策略产品经理工作算是非常顺利，这里不得不感谢当年那个宝贵的团队氛围，让我可以专注设计一款大型数据产品功能模块的计算逻辑。我记得当时我每天都在期待上班，因为这样就可以让我有机会跟更专业的同事们讨论自己前一天晚上在家琢磨思考的策略模型了。那段时间我每天都能有知识上的收获，同时也能高频的获得正反馈，现在看来真是职业生涯中稀有的快乐时光了。
但快乐总是短暂的，因为公司组织架构的变更，我选择跳槽出去，才发现之前做的策略是那么小众，更常见的策略是强调数据反馈的、是无形的、是在中间承压的。我也逐渐认识到策略产品经理日常有哪些工作，以及策略产品经理其实可以有很多种细分（如下图）。
「困惑」
负责设计数据产品功能模块的计算逻辑，实在是一种很小众的策略产品经理，甚至可以算成是略有残缺的数据产品经理。后来转做风控策略，才算是步入正轨。但很快我发现“正经”的策略产品经理，反而失去了那些快乐：
- 桥梁？夹层？最后一公里？：策略产品经理工作中大概率会遇到的困境，就是自己身处一条完整链路的中间。一端是算法工程师，一端是业务场景的功能产品经理，两端都可以给你提建议。策略很多时候做的都是最后一公里的事情，好比从地铁站到你家这段距离，是步行、骑车、还是打摩的？这是一个因人而异、因地制宜的事情。这最后一公里看起来不起眼，但却十分影响体验，如果出了差错，这口锅算法不背、业务场景的功能产品经理不背，很多时候需要策略产品经理来背。
- 一切看指标，一切要量化：衡量策略的好坏标准在大多数时候都可以非常量化，而且在互联网产品上能够快速获得效果数据，周而复始就很容易有种操控大型实验的感觉，一切具体的人都被埋点上报汇总成数据指标。曾经一度我也很享受这种操控感，但时间长了就腻了，因为我发现并非所有事情都能被如此量化操控，这很互联网，但不那么现实。
「顿悟」
曾经我追求学以致用、追求那种操控感，我把这些视作成就感。但随着成长，我发现我的兴趣点变了。我还是更喜欢做全流程的东西，不太喜欢夹在中间；我还是更喜欢做看得见摸得着的东西，不太喜欢做非实体的；我还是更喜欢做有一点模糊地带的东西，不太喜欢什么都能量化、什么都是非黑即白。
而岗位职业的选择，有时候也是不断认识自我、调整自我的过程。不用强求自己什么都擅长，找到最适合自己的就好。这么看，延续数据这条主线的同时，做具体的产品就是最合适的，那就是数据产品经理了。
2.3 专注数据产品经理
后来我凭借给数据产品的功能模块设计计算逻辑的经验，跳槽转岗成了数据产品经理，并且一直延续到现在。期间历经了两家公司，一家是互联网第一梯队公司，一家是泛金融领域第一梯队公司。虽然曾经的憧憬逐渐淡化，困惑阶段性冒头，但我还是享受这趟温暖而百感交集的旅程，并期待它能延续下去。
「憧憬」
由于对数据产品的初印象，是那种大型的、对外的、可变现的、贴近业务的数据产品，所以自然会以此为标准期待后续的工作内容。我会期待自己的工作是既有产品定位规划、又有功能计算设计、还有商业变现闭环、以及近距离接触一线客户收获一手需求，现在回想真是想的美。这种对数据产品认知的以偏概全，导致产生了那些不切实际的憧憬，很快现实就教育我要调整认知。
「困惑」
做数据产品 6 年多，接触的数据产品类型逐渐丰富，基本覆盖了数据全链路。既有开源的、也有节流的，既有对内的、也有对外的。我对数据产品也有了自己的定义：在数据全链路（获取、存储、管理、加工、分析、应用）的每个环节，通过产品形态为个人或企业用户降本增效、促进营收的东西，就是数据产品。这句话里有很多关键词，分别描述了场景、形态、对象、作用。
同时，我对数据产品经理所需的核心能力，也有一些自己的看法：
这不仅仅是祛魅的问题，更重要的是把随机性引入人生模型后，允许自己和他人都可以不成功。同时，我们也需要好好审视，过去成功的模式，还能在未来继续适用么？当我们在网上听到各种分享经验的时候，不妨去质疑他的底层适配条件，如果条件不匹配，就不必浪费时间了。
3.4 尝试让自己有影响力
举个最实际的例子，为什么我们很多人面试那么麻烦？因为对方根本不认识你，所以你需要凭借简历、问答介绍自己的工作内容来在短时间构建信任，让自己可以影响对方的决策。但如果你一开始就有影响力呢？不仅构建信任的过程会变得顺畅，而且可能你也没必要非走面试打工这条路了。
我们很多人习惯了让公司、让老板有影响力，但没有习惯给自己培养影响力。回顾本文开头我列举的大模型对我的认识，其实这也是一种影响力，而且或许在未来会有点用，毕竟大模型可能成为未来数字世界的基建。那大模型是怎么认识我的？肯定是因为我有意识的在网上播撒自己的数据，我主动的去训练大模型。
3.5 做通才还是做专才
我可能更建议做通才，这是基于对中短期大模型发展的理解。在一些专项能力上，其实 AI 已经挺 ok 的了，人类去拼没有意义；但在融会贯通、整合多种能力这个层面，似乎 AI 还有待发展
同时，我们大多数都是普通人，普通人成为顶尖专家的难度，远远大于多项都做到良好的难度。所以做通才从实践层面似乎也更可行。
作者：古牧君，公众号：古牧聊数据
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