一、背景與價值
1.1 “數據產品”為什么忽然重要？
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傳統模式：業務提出需求 → IT 建數據集 → ETL 管道爆炸 → 維護成本指數級上升。
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新范式：把“數據”包裝成“產品”，以產品思維迭代演進，強調復用、自助、可擴展。
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Gartner 觀察到：大量組織把“報表”或“數據倉庫”重新貼牌為“數據產品”，卻無產品管理、無價值度量，導致失敗率極高。
因此給出一份可落地的“從 0 到 1 再到 n”的框架。
1.2 本文重點
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獲得“數據產品”統一語言：定義、分類、成功標準。
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掌握 4 大階段 12 個關鍵步驟，直接對照執行。
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理解組織、角色、技術、治理、度量 5 大維度的協同方法。
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避免 7 大常見誤區。
二、關鍵概念澄清
2.1 數據產品定義（Gartner 原文）
“經過策劃、自包含的數據、元數據、語義與模板組合，可支撐數據共享、貨幣化、領域分析或應用集成，并被設計為可頻繁、可擴展使用。”
關鍵詞：策劃、自包含、可擴展、可復用。
2.2 三大類型
表格
復制
| 類型 | 核心內容 | 典型場景 | 注意點 |
|---|---|---|---|
| Source-based | 多源集成、原始或輕度加工數據 | 運營報表、外部 API 聚合 | 避免重復現有 BI |
| Master Data | 權威主數據（客戶、產品、供應商等） | MDM 體系已成熟時的二次封裝 | 無 MDM 時別硬上 |
| Insights-based | 面向決策的指標、模型、儀表盤 | 消費者行為洞察、預測性維護 | 易淪為“一次性分析”，需持續運維 |
2.3 項目思維 vs. 產品思維
項目：需求→開發→交付→結束（線性）。
產品：假設→MVP→度量→迭代（閉環）。
→ 數據產品經理（DPM）角色出現：全生命周期 owner，兼具業務、技術、運營視角。
三、四階段十二步框架拆解
階段 0：Prework（奠基）
表格
復制
| 任務 |
|---|
)
