互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。
我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。
一、什么是数据产品
要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，这类产品往往大都在数据外面穿了一层外衣，使非专业的用户并不能直观的感受到数据的存在。
除此之外的，便是狭义范畴的数据产品，比如大家熟知的淘宝数据魔方、百度指数、电商的CRM平台、各种公司内部的数据决策支持系统等都是数据产品，我后面会有个结构化的分类介绍。
二、为什么会有数据产品
人们日常的商业活动都是“决策”和“行动”的螺旋上升过程及交织在一起的子过程，主过程里的决策表示内心拿定一个主意要怎么做，要达到什么样的目标，行动是具体的执行过程，比如用户要解决出行不方便的问题，他的主决策可能是“买一辆适合自己的轿车代步”，而在具体行动过程中，马上又会面临“买什么车”、“在什么渠道买”等子决策问题。
所有的决策以及行动中的子决策过程都是基于“某种参考”的，最简单的参考可以是自己的直觉，好一点会依赖“过来人”的主观经验，但拍脑袋决策越来越难，所谓专家也屡屡被打假；而最优的决策需要依靠“证据”，定量的证据即时数据，随着数学、统计学、计算机科学的普及，数据在决策优化过程中的价值越来越大，在大数据时代尤其如此。
决策过程中，数据的价值可以通过什么来体现？不外乎三种：a.数据本身、b.数据服务、c.数据产品。举个例子来说，如果某用户想知道明天的天气是否适合出行，他可以直接看明天的气温数据，这个就是数据本身在发挥价值；他也可以咨询相关的数据分析师或咨询顾问，由他们提供人工的数据服务或解决方案来判定明天的天气；第三种方式便是使用数据产品，它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一个软件系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。
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