1.3.4　不同級別的能力要求

在數據產品經理成長的不同階段，對能力的要求和側重點都是不一樣的。表1-2中為某公司對不同職級的要求，定義清晰，區分明顯，在這里供大家對標借鑒，找準自我定位。

表1-2　某公司職級體系

從表1-2可以看出，對于初級階段（P4～P6）的員工，企業最看重的是其解決問題的能力。這意味著在早期階段，對數據產品經理來說最關鍵的是不斷提高自身的專業水平，努力學習和吸收數據領域的各種內容，如數據倉庫、數據分析方法、數據產品設計理論等，形成屬于自己的知識體系。在“產品經理能力”和“數據專業能力”這兩項上要做到能夠基本解決公司常見問題，如指標統一、工具落地、數據準確等。

從P7～P9開始，對專業上的要求進一步拔高，此時僅解決公司內的問題已經遠遠不夠了。一方面，需要不斷抽象該領域的知識，形成通用的方案或流程；另一方面，需要跨公司交流溝通，擴大自己的知識面，提升影響力。同時，從這個階段開始，要求具備一定程度的領導力，需要有跨部門的溝通和協作，推動更大范圍和更復雜的項目落地。體現在日常工作上，即跨過了最初解決問題的階段，轉向了主動提出問題，進而影響部門和事業群決策的層次。在數據工作上，從開始帶領團隊、培養新人和規劃平臺未來方向，到集合部門或公司內更多的數據資源，主動謀求為業務創造更多價值。數據的價值和影響力在這一級別數據產品經理的手中能得到指數級提升。

從P10開始，已經是該領域具備相當影響力的人物，業內知名，在公司甚至行業內擁有舉足輕重的話語權，能參與公司高層次的決策，是公司非常重要的人才資產。在數據工作上，要么是某些數據創業公司的CEO或高管，要么就是公司或集團內數據方向的負責人，除了讓數據在部門或事業群內發揮作用外，還謀求跨部門甚至在行業內體現價值。管理帶寬隨之大幅增加，同時培養出來的員工也有不少已經擔任高級職位。

以上層級劃分僅一家之言，不同個人或公司都有自己的層級定義和劃分。這里核心是想讓大家了解不同層級間的差別，從而為自己職業上升方向的選擇提供借鑒參考。

數據產品經理在能力模型上的多重要求，加上這個職位的培養需要有合適的公司及業務場景，是近些年來數據產品經理較為稀缺的原因。畢竟專業知識、產品能力和軟能力對一個數據產品經理來講都缺一不可。這也是我們寫作此書的初心：凝聚一批志同道合的數據人，整合大家的經驗和知識，為這個行業貢獻一分熱、一分光。