1. 数据产品战略规划
从公司战略层面出发，制定数据产品中长期规划，明确产品定位、目标用户及核心价值；
设计数据产品整体架构，推动数据资产沉淀、产品标准化与平台化建设；
结合业务需求，持续优化数据产品路线图，确保与业务目标对齐。
2. 数据挖掘模型产品建设
负责客户画像、智能推荐、销量预测、客户分层、客户流失预警等数据挖掘模型产品的设计、落地与迭代；
与算法团队紧密协作，推动模型工程化、产品化，提升模型效果与业务价值；
建立模型效果评估体系，持续优化模型性能与业务转化效果。
3. BI产品与数据可视化
主导BI产品设计与优化，包括报表系统、自助分析工具、数据看板等；
提升数据可视化能力，支持业务部门高效获取数据洞察；
推动数据产品与业务系统的深度融合，提升数据使用效率。
4. 跨部门协作与落地推动
与业务、算法、工程、运营等团队紧密协作，推动数据产品在各业务场景的落地应用；
持续收集用户反馈，分析产品使用情况，优化产品体验与功能；
推动数据产品在公司层面的推广与培训，提升数据驱动文化。
5. 行业研究与创新
跟踪行业最新数据产品与技术趋势（如大模型、AIGC、智能决策等），探索创新应用场景；
主导数据产品创新项目，推动技术落地与业务价值转化。