从广义来看，“数据业务”列描述的全集，可以被称为“数据产品”，最终产出的目标是数据化的运营决策体系；从狭义来看，数据产品则只包括基础应用产品中的工具类产品、可视化平台等带有前端页面的产品。
通常一个数据项目需要由其中的多个模块组合形成。例如，一家网站要做一个流量平台产品，就需要网站采集方案、指标库、数据清洗方案、离线/实时数据存储和计算、API、可视化平台等多个模块组合才能得出目标产出，也就需要所有对相应模块有产出的角色介入项目。
数据产品经理的输出以方案和工具为核心，这是符合“产品经理”的整体“人设”的。但需要注意的是，这些输出的背后，都是在“指标体系”的逻辑基础之上。
数据产品经理的目标定义为“用数据方法或产品方法解决数据相关角色的数据使用问题”，而不仅仅是提供某个工具。
所谓数据的方法，是通过数据分析、量化定义等方式来帮助非数据角色解决工作中遇到的问题；而产品的方法，则更倾向于提供流程和工具。重要的一步，就是了解每个角色面对数据时的问题。这关系到数据产品经理在面对不同角色时的沟通方式和输出方式：这在产品方法论里经常被称作用户思维。
