一、背景与价值
1.1 “数据产品”为什么忽然重要？
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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。
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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。
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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
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获得“数据产品”统一语言：定义、分类、成功标准。
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掌握 4 大阶段 12 个关键步骤，直接对照执行。
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理解组织、角色、技术、治理、度量 5 大维度的协同方法。
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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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| 任务 |
|---|
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