数据产品分为“主攻沉淀数据资产”的对内数据产品，和“主攻数据解决方案”的对外数据产品

数据产品的用户

从上半部分的内容中，可以看到数据产品分为“主攻沉淀数据资产”的对内数据产品，和“主攻数据解决方案”的对外数据产品。

在之前的文章中，我也曾解释过B端产品的定义：面向角色化用户，设计重视效率的产品。

那今天为什么把这两个产品放在一块说呢？

因为数据产品的本质就是 to B 产品，这就意味着数据产品的用户不是普通的个体，而是不同的角色（岗位）。

数据产品的产品结构可以按照上一篇所拆分的三个部分：存储层、计算层、展示层。

抛去底层计算服务，直接以产品化展示的系统，又可以分为：数据存储、数据计算、数据分析三个大类。

每个数据产品都会服务不同的产品角色，详情可以参考下图展示。

（因为笔者经历有限，所以列举的数据产品如果有遗漏的，也欢迎大家在底部留言。）

由上图就可以清楚地了解到，数据产品的用户角色主要分为两大类：业务、技术。

那接下来，你肯定也会有一个新的问题：“既然都是面向企业级的专业用户，那还会区分出来大明、笨笨、小贤吗？”

这是一个很好的问题，不过我先卖个关子，接下来的内容会解答你的疑惑。

专业用户有时候也并不专业，这里并不是质疑他们的岗位能力，而是在不同的业务领域下，大部分用户都会存在信息断层。

例如，业务方可能不知道分析某个业务的数据相关的字段存储在哪里；同样，分析师可能不会快速知道这次用户的突增是因为上线了某个营销活动。

考虑到普及度和用户角色差异明显的特性，我们这里还是说一下“展示层”的数据产品。

这类的产品的本质是提供数据分析服务，那么这类产品的大明、笨笨、小闲用户分别有什么特点呢？

结合梁宁的阐释，我尝试对“展示层”数据产品的使用者分类进行大胆解释：