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虽然上文已经对数据产品进行定义和解释，但笔者还想趁热打铁，通过对比帮读者夯实下记忆和理解。这个岗位毕竟相对较新，市面上对它的误解也比较多；而且给一个新生事物下定义，光说 “它是什么” 总会略显单薄，再讲讲 “它不是什么” 才会更加圆满。所以笔者准备对一些常见的对数据产品的误解逐一澄清。
没错，BI看板是广为人知的一类数据产品，但认为它是数据产品的全部，则犯了以偏概全的错误，而且BI看板目前普遍存在一些问题，比如，它更多承担的是展示数据的作用，但看到数据之后该怎么解读数据、怎么应用数据呢？案例4是一种比较好的探索尝试，在后续的篇幅中还会重点讨论，并介绍我对这个问题的思考。
早期很多数据产品确实只供企业内部使用，尤其是将一些重复性的数据操作和分析方法自动化、产品化后可以极大地提升效率。但随着数据产品的不断演进发展，就像案例3、案例5、案例6中提到的数据产品，都是开放给外部使用的，甚至在开始设计的时候就是针对外部的企业或个人用户。例如，百度指数这种大家熟知的数据产品，就是普通个人用户可以免费使用的。
与其他误解相同，确实很多数据产品的目标都是降本增效，但如案例4所示，它也可以售卖变现，也可以给企业带来额外收益。实际上像案例4这种营销类的数据产品，一般都是卖账号和服务，尤其是服务。企业将账号以一个较低的价格半卖半送，更大头的收入则来自于使用数据产品的过程中，配套的标准化服务和个性化需求的落地。
而且这类数据产品还可以撬动更多的收入。在缺乏该类数据产品的时候品牌广告主会对广告投放的效果持怀疑态度；而当有一个数据产品可以清晰地衡量投放效果，并且给出一些投放的建议时，广告主在这个平台继续砸钱投广告，甚至追加费用的意愿就会增强，这也是一个很重要的价值衡量手段。
这里顺便也提下对数据产品价值定位的 另一个常见误解，就是数据产品一定要产出决策建议 。这个观点明显认为数据产品就是分析数据的产品，能影响决策的数据产品才是好的产品。但按照本章归纳的定义，在数据获取、存储、管理、加工这几个环节的数据产品，很多时候只能提升效率，并不能直接影响决策，但这丝毫不妨碍现实中有大量类似案例1、案例2、案例3那样的数据产品。
最后，我们将讨论从数据产品转移到人——数据产品经理身上。很多人会认为这个岗位必须要很懂技术，这跟市面上一些对产品经理的误解类似。只不过数据产品增加了数据俩字之后，似乎又加持了一层技术的面纱，让误解进一步加深。
但结合本章给出的几个案例来看，越是靠近分析应用环节的数据产品，作为产品经理越应该考虑的是怎么解决 业务的真实需求 ，离技术也就相对越远，对大数据的加工处理、数据仓库的设计选型等，仅作了解就可以；只有靠近数据获取、存储环节的数据产品经理，需要接触更多底层技术，对技术的要求才越高。
这里还衍生出从业者的一种普遍感受，越是靠近数据获取、存储环节的数据产品经理，越觉得个人的价值感不高；而靠近分析应用环节的数据产品经理相对就会好一些。将这种感受和上面提到的“懂技术”结合起来，可以简单归纳出不同类型的数据产品经理所面临的要求和焦虑，供读者体会（图1-34）。
图1-34
本章通过6个案例先具象感知数据产品，然后归纳总结其定义，最后通过对4个常见误解的澄清加深对定义的理解。当熟悉了什么是数据产品，就能更好地讨论怎么做好数据产品经理。下一章会在介绍数据产品经理的核心能力之前，先重点探讨一个方向性、纲领性的问题： 数据产品的重点到底是数据还是产品？ 如果将数据产品经理的核心能力类比成武功招式，这个问题则相当于是 武功心法 。对武侠世界有所了解的读者们都清楚，武功心法出了问题，招式学得再多也只能是徒有其表甚至走火入魔。所以，期待读者翻开下一页，继续探索数据产品的世界。