DPM = Data Product Manager，数据产品经理。在本系列上一篇文章中，我们讨论了数据产品经理的职责和需要具备的素质，不难发现，数据产品经理是跨界工作者，关注点渗透在产品、数据、运营甚至开发的每一个环节
实际上，“数据产品经理”这个名字本身就有些微妙——它既可以解释为“关注数据的产品经理”，也可以理解为“数据产品的产品经理”。这两种解释刚好契合了数据产品经理的职业跨界性和身份的多重性，一个数据产品经理也会在日常工作中经常切换这两种身份：
一、关注数据的产品经理
行业的数据、产品的数据、功能的数据、用户的数据都是数据产品经理需要关注的数据，数据是数据产品经理日常工作的基础资源。
一方面通过数据资源，为产品的规划、功能策划和运营制定可量化的方案，推动产品“从0到1”的逐步迭代。
另一方面为产品设计有效的数据采集机制，保障数据从产生、收集到分析、利用的全过程，使产品在与用户的交互过程中产生并沉淀更多有价值的数据。
在这种身份中，数据产品经理与基础产品经理都是为同一个产品负责、为相同的目标开展工作，只不过数据产品经理更加擅长对数据资源的运用
我们在日常工作中用到的数据分析平台、报表平台、数据处理工具等都属于数据产品，这些产品并不是凭空产生的，它们同样需要有设计者和研发团队，而数据产品经理就是这些产品的功能产品经理(感觉有些拗口？把数据产品看作一款普通的产品，那么你就是负责整个产品的产品经理——没错，不需要任何的修饰前缀)。
在这种身份中，数据产品经理所做的工作与基础产品经理完全一样，要进行一轮又一轮的可行性研究、需求收集与分析、产品策划、研发推进，甚至也包括产品的运营推广与用户调研，只不过你的用户可能主要是产品团队或者公司其他部门的同事(当然，如果你的数据产品是以云服务方式运作的，那你同样要面对大量的公司外部的用户)。
无论是关注数据的产品经理还是数据产品的产品经理，归根结底都是产品经理。因此，数据产品经理首先应接受与基础产品经理相同的训练，包括互联网思维、产品Sense和数据敏感度；其次基础产品经理的大多数工具、经验和方法论都适用于数据产品经理的工作；再就是用产品经理的方式思考和解决遇到的问题。
如果你看过《魔鬼经济学》《卧底经济学》系列著作，或者已经从事数据产品经理职业有些年头时，你可能会隐隐约约感觉到(或清晰地实践到)，数据产品经理似乎还有这样一种“非官方”身份：
三、团队里的经济学家
这并不意味着我们一定主修过经济学或者系统地学习过经济学，而是指我们与经济学家有很多非常相似的行为——乐于追求问题的根本原因、喜欢用数据表达观点或论述命题、在做选择时评估机会成本、设计方案时衡量投入成本与产出价值等等，甚至同事遇到账目计算之类的问题都忍不住要来请教一番。
你可能会戏谑道，这是职业病嘛！是不是职业病我们暂且不论，如果这种状态可以让我们保持好奇心、不断学习、提高认知、改善生活品质，何乐而不为呢
如果你是刚刚加入数据产品经理的行列，无论是学业结束初入职场还是从其他职业转行而来，你会对以上三种身份的哪一种更感兴趣呢？
