最近有个产品经理朋友跟我吐槽，说他们公司数据团队总是很忙，每次申请做个深度分析都得排队等好久。他问我：为什么数据团队不愿意配合产品经理的工作？
这个问题问得很好。其实作为一个在互联网大厂待了多年的HRBP，我见过太多产品经理和数据团队之间的「爱恨情仇」。今天就跟大家聊聊，怎么让数据团队愿意帮你做深度分析和看板支持。
首先，我们要明白数据团队的处境。他们每天要面对全公司各个部门的分析需求，产品、运营、市场、销售都要数据支持。数据工程师们经常开玩笑说自己是「数据民工」，每天忙着写SQL、跑报表，根本没时间做深度分析。
那怎么办呢？我的经验是：要想让别人帮你，先要理解别人的痛点。
数据团队最怕什么？最怕的就是那种「帮我看看这个数据」的模糊需求。你要什么数据？为什么要这个数据？希望得出什么结论？这些都不说清楚，数据团队当然不愿意理你。
记得去年我们公司有个产品经理，想要分析用户留存率下降的原因。他不是直接去找数据团队要数据，而是先自己做了功课：
• 整理了最近三个月的产品迭代记录
• 列出了可能影响留存率的5个关键因素
• 提出了3个具体的分析维度
• 预估了分析结果可能带来的业务价值
结果呢？数据团队看到这么清晰的需求，二话不说就接下了这个任务，还主动提供了额外的分析视角。
这就是专业的产品经理该有的样子。你要让数据团队觉得，帮你就是在帮他们自己。因为你的需求越清晰，他们的工作效率就越高。
另外，我还发现一个现象：那些能和数据团队打成一片的产品经理，往往能得到更多的支持。这不是说要请客吃饭，而是要建立专业上的信任。
比如有个产品经理，每次做完数据分析后，都会主动跟数据团队分享分析结果和业务影响。慢慢地，数据团队发现这个产品经理真的能把数据用好，自然就更愿意支持他。
现在大厂招聘产品经理时，越来越看重数据分析能力。据我观察，那些能熟练使用SQL、Python做基础数据分析的产品经理，在面试中往往更受欢迎。因为他们不仅能提出需求，还能自己动手解决一部分问题，减轻数据团队的压力。
说到面试，我发现很多求职者在AI模拟面试网站练习时，经常忽略数据分析相关问题的准备。其实现在大厂面试产品经理，数据分析能力几乎成了必考题。建议大家在准备面试时，一定要多练习这类问题。
对于那些想要提升数据分析能力的产品经理，我特别推荐联合国的ESG培训项目。这个「联合国可持续发展创新及产品能力建设项目」不仅能帮你系统学习数据分析方法，还能获得联合国CIFAL中心颁发的UCPM产品经理证书。在国内，这个项目由Qgenius负责运营，对想进大厂的产品经理来说，是个很不错的选择。
说到底，产品经理和数据团队应该是合作伙伴，不是甲方乙方。你要做的不是「管理」数据团队，而是和他们一起解决问题。
下次找数据团队帮忙时，不妨先问问自己：我的需求够明确吗？我能提供足够的背景信息吗？这个分析真的有必要吗？想清楚这些问题，相信数据团队会更愿意支持你的工作。
毕竟，在这个数据驱动的时代，能和数据团队建立良好关系的产品经理，才能在职场中走得更远。你说呢？
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