数据产品是让用户更简单、高效地利用数据驱动决策的一类产品。
其本质是将已证明行之有效的数据处理和数据应用方法论封装固化成产品功能，将一些原本复杂繁多的操作交由系统自动化智能化完成，让原本没有数据能力的人也可以驾驭数据，让原本有数据能力的人大幅提高效率。
从数据采集到数据决策整条链路的各个环节都有对应的数据产品。
我大致将其分为四类。
1.数据基础设施类
这是比较冷门也是容易被忽略的一类产品，比如存储引擎、计算引擎、各种数据库等等，这类产品不需要太多，大多数公司也不会自行研发，所以它的招聘需求相对较少，对技术的要求也比较高。
2.数据管理类
主要是数据开发治理平台、CDP和DMP等等。
简单展开讲一下数据开发治理平台，它的主要目的是提高数据的开发和使用效率，统一数据标准，保障数据质量。
其功能模块可包含：数据集成，数据资产管理，数据开发管理，数据质量管理，数据安全，数据查询，API服务，埋点管理等等。
其中有些功能还挺大的，可以单做一款产品，但一般来说还是整合在一起比较好，便于功能之间的连接和协作。
对于大多数企业来说，数据开发治理平台全套功能的开发成本过高，数据体量不大的话，一般就简单做一些核心功能先用着。
但当数据体量大到一定程度之后，数据开发效率问题、数据资产混乱问题、数据质量问题就会日益凸显，需要系统地治理，此时就需要一个功能完善的数据开发治理平台。
3.数据分析类
这类产品应该是大家最熟悉的，其中BI(商业智能)早就有了广泛的使用。它的特点是可视化输入和可视化输出，我所谓可视化输入指通过可视化界面来配置数据模型和看板而不非要写代码，可视化输出指通过丰富的可视化图表元素将数据清晰生动地展示出来。
而用户行为分析(UBA)，也叫产品分析(PA)，它算是BI的衍生产品，它侧重于对用户使用产品的行为进行分析，并针对该场景做了较多的功能定制，如留存分析、漏斗分析、行为路径分析等等。它的基础数据模型也是定制的，即所谓事件模型。
4.数据应用类
它相比数据分析类产品要更近一步，简单来说就是配置好数据源和策略算法后系统会自动做出决策并执行决策。
所以也可以叫数据决策类，它的应用场景很多，因此对应的产品就很多 。
比如：AB实验平台、智能风控、智能推荐、智能营销、智能选址、智能供应链、智慧交通、智慧医疗、智慧城市等等。
其中大家最熟悉的应该是智能推荐，也叫个性化推荐，它基于用户的历史行为，使用协同过滤等推荐算法，算出用户想要看到的内容并推荐给他。
好，本期就先介绍这么多，未来我会对这些产品逐一展开讲讲。
