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一、背景与价值

1.1 “数据产品”为什么忽然重要？

• 传统模式：业务提出需求 → IT 建数据集 → ETL 管道爆炸 → 维护成本指数级上升。

• 新范式：把“数据”包装成“产品”，以产品思维迭代演进，强调复用、自助、可扩展。

• Gartner 观察到：大量组织把“报表”或“数据仓库”重新贴牌为“数据产品”，却无产品管理、无价值度量，导致失败率极高。
  因此给出一份可落地的“从 0 到 1 再到 n”的框架。

1.2 本文重点

• 获得“数据产品”统一语言：定义、分类、成功标准。

• 掌握 4 大阶段 12 个关键步骤，直接对照执行。

• 理解组织、角色、技术、治理、度量 5 大维度的协同方法。

• 避免 7 大常见误区。

二、关键概念澄清

2.1 数据产品定义（Gartner 原文）
“经过策划、自包含的数据、元数据、语义与模板组合，可支撑数据共享、货币化、领域分析或应用集成，并被设计为可频繁、可扩展使用。”
关键词：策划、自包含、可扩展、可复用。

2.2 三大类型

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类型	核心内容	典型场景	注意点
Source-based	多源集成、原始或轻度加工数据	运营报表、外部 API 聚合	避免重复现有 BI
Master Data	权威主数据（客户、产品、供应商等）	MDM 体系已成熟时的二次封装	无 MDM 时别硬上
Insights-based	面向决策的指标、模型、仪表盘	消费者行为洞察、预测性维护	易沦为“一次性分析”，需持续运维

2.3 项目思维 vs. 产品思维
项目：需求→开发→交付→结束（线性）。
产品：假设→MVP→度量→迭代（闭环）。
→ 数据产品经理（DPM）角色出现：全生命周期 owner，兼具业务、技术、运营视角。

三、四阶段十二步框架拆解

阶段 0：Prework（奠基）

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