数据产品顾名思义就是处理数据的产品，广义来说，数据有采集、存储、传输、加工、展示等环节，每一个或者多个环节中，为了完成特定的工作，满足特定的需求，都会产生产品。这些大数据平台的基础数据处理工具，就是数据产品平台，这些数据产品平台，包含数据仓库工具、BI可视化报表配置工具、埋点管理工具、指标管理工具、用户标签系统、AB试验数据工具、数据建模工具等。狭义来说，长期、稳定地，向用户提供不断更新的数据，满足用户特定数据需求的产品，可以成为我认识的数据分析产品，比如百度指数、生意参谋等。
在设计数据分析产品的步骤
1、首先要考虑的是我们数据分析产品面向的用户是谁，用户的分析主体是什么，分析目的是什么。
2、针对于我们的分析目的，将分析需求区分成不同的优先级，优先去针对于高优高价值的用户需求进行分析和设计。在这个阶段，建议需要充分了解业务运营目标，和领导决策层的战略目标，以免方向错误造成前期资源的事倍功半
3、针对所选取的需要解决的数据分析场景，进行产品方案的确定，这里如果有竞品可以进行参考，但竞品的参考要不止着眼于其最终的产品展现形态，还需要分析去用户使用习惯等，以此设计自己的平台产品。
4、数据产品设计的几大要素：分析主体确认，指标确认，维度确认，口径确认，再根据所工的数据，选取适合的数据可视化组件进行应用层表现。
5、数据产品设计过程中需要注意的点：数据准确性，是作为数据工具的第一必备基础要义的这就要求数据指标一定是基于业务实际使用场景建立的，不能凭空造数据；数据时效性，针对实时数据工具或离线数据工具，需要关注其数据时效，这部分和研发协同很重要，也是对公司数据集群的一个 考验；数据安全性，需要保证数据产品的用户权限范围是否保证最小可用原则，页面是否有一些针对于数据分享提供的水印等工具，对于对外产品，需要保证数据接口的稳定性和接口调取的监控，来确保数据不会被恶意爬虫，对于一些敏感指标，在产品设计阶段需要考虑进行指数化处理确保既能满足分析需求，又能保护业务真实值。
