時下和未來TB級以上的大數(shù)據(jù)場景下的產(chǎn)品將是主流產(chǎn)品，時下這類PRD的應(yīng)用場景主要代表產(chǎn)品有阿里云產(chǎn)品、騰訊云產(chǎn)品、第四范式產(chǎn)品、VIVO/OPPO產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)平臺部門等等，以大數(shù)據(jù)治理和大數(shù)據(jù)計算為生的數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品，所以叫純粹大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的PRD。

01 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理PRD和用戶畫像、推薦系統(tǒng)類PRD的區(qū)別

雖然用戶畫像和推薦系統(tǒng)也是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的產(chǎn)品，有的推薦系統(tǒng)甚至經(jīng)過AI賦能。但是不屬于本文講的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。原因如下：

1. 用戶畫像產(chǎn)品

用戶畫像： User Profile用戶畫像是通過搜集和分析用戶行為喜好、靜態(tài)屬性信息和消費習(xí)慣信息等數(shù)據(jù)，將用戶的特征信息抽象化的進(jìn)行展示。

用戶畫像是將用戶信息的可視化表示，可以理解為用一系列用戶標(biāo)簽對用戶特征進(jìn)行簡短生動的描述。

用戶畫像的標(biāo)簽表征用戶的興趣、愛好、習(xí)慣特點，為標(biāo)簽計算權(quán)重來表示用戶對標(biāo)簽特征的需求程度，使用戶的特征得到量化。

2. 推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)有很多中，其中有一種是用戶畫像的用處，即利用用戶畫像做個性化推薦、廣告推薦、活動推薦、內(nèi)容推薦等。

3. 用戶畫像產(chǎn)品和推薦系統(tǒng)產(chǎn)品實際上是本文所講的數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品的應(yīng)用

我們看如下圖：

上圖可見：用戶畫像是本文所撰寫PRD產(chǎn)品的一種應(yīng)用，推薦系統(tǒng)是用戶畫像產(chǎn)品的一種應(yīng)用。三者關(guān)系是：先有本文所撰寫的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，然后是構(gòu)建用戶畫像，再則是做推薦系統(tǒng)。

02 撰寫大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD的步驟

步驟一：大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品用戶定位

由于大數(shù)據(jù)產(chǎn)品屬于底層基礎(chǔ)性產(chǎn)品，故此PRD的用戶是數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家。

步驟二：大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品總體架構(gòu)

產(chǎn)品基礎(chǔ)是硬件層，用來做數(shù)據(jù)的計算和治理；再往上是數(shù)據(jù)計算引擎層，引擎框架層負(fù)責(zé)日志采集、集群管理、調(diào)度、監(jiān)控告警、故障容錯等；再往上是平臺產(chǎn)品層，主要做BI、AI機器學(xué)習(xí)和管理中心；再往上是業(yè)務(wù)應(yīng)用層，即智能決策、智能營銷等，詳情如下圖：

步驟三：大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品功能策劃清單

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD功能主要寫清楚3件事，第一件事是數(shù)據(jù)如何集成、第二件事是數(shù)據(jù)如何處理計算、第三件事是數(shù)據(jù)如何輸出給與應(yīng)用。功能清單類似如下圖所示：

步驟四：功能需求詳細(xì)描述

PRD中核心的部分是對功能的清晰釋義。

例如：大數(shù)據(jù)產(chǎn)品中對數(shù)據(jù)源管理功能的描述，數(shù)據(jù)源管理是DM所處理的數(shù)據(jù)的來源管理，包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、接口、IoT、文件等各種類型的數(shù)據(jù)源。在數(shù)據(jù)集成中可以選擇使用，在數(shù)據(jù)管理中可以預(yù)覽數(shù)據(jù)。

例如：數(shù)據(jù)源連接功能描述：數(shù)據(jù)源連接管理是通過連接實時動態(tài)訪問外部數(shù)據(jù)源的方式。數(shù)據(jù)源連接配置支持?jǐn)?shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)倉儲類、接口、IoT，數(shù)據(jù)源連接是大數(shù)據(jù)管理平臺基礎(chǔ)通用能力。使用角色為普通用戶。

例如：數(shù)據(jù)源連接-數(shù)據(jù)庫功能描述：通過平臺訪問/讀取外部數(shù)據(jù)庫的連接管理。支持連接RDB、NOSQL類型的數(shù)據(jù)庫。

常常在PRD里面還需要配以用戶界面如下圖示例：

步驟五：數(shù)據(jù)集成的功能定義

數(shù)據(jù)集成功能描述：數(shù)據(jù)集成是提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)高速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)遷移和同步功能。

至此一份大數(shù)據(jù)平臺級產(chǎn)品的PRD主要核心功能算是示意完畢，剩下的就是撰寫一些非功能性需求，例如：界面操作的交互規(guī)則、性能需求等。

03 大數(shù)據(jù)和AI的關(guān)系

從策劃大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品步驟二里面的產(chǎn)品架構(gòu)就可以看出，大數(shù)據(jù)是用戶主動產(chǎn)生的瀏覽行為等數(shù)據(jù)和被動產(chǎn)生的例如被攝像采集的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)有規(guī)范的鏈路的格式，也有圖片等文件格式，在把非鏈路的圖片格式文件處理成鏈路格式的數(shù)據(jù)需要用AI；

例如，用AI的圖片識別能力提取圖片里面的信息，像用AI提取拍照的發(fā)票，AI可以自動提取發(fā)票中的金額等關(guān)鍵信息。所以AI和大數(shù)據(jù)是相互幫助的關(guān)系。

最后

本文主要講了非普通PRD的撰寫，以極簡的文字描述了大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD的撰寫步驟，一方面是為了滿足市場上大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理渴望大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計文檔的需求，另外一方面用極簡的步驟撰寫大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD是為了給讀者留下更深刻的思考空間。

更多的大數(shù)據(jù)和AI產(chǎn)品經(jīng)理的內(nèi)容，下一篇會繼續(xù)撰寫，期待讀者都能極速撰寫一份大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据产品经理极速撰写PRD的5个步骤的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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