构建产品路线图的7个步骤再也不被需求拖着走

内部用户A提了一个很紧急的需求，说下个月就想要；

兄弟产品向你提了一个需求，说这个是上面的 KPI，不搞弗成；

企业客户在制订来年方案的时候，又向你丢过来十几个需求；

……

我们该如何决策这些需求要不要做，什么时候做？决定不做什么和决定做什么同样主要。

资源永久是有限的，如何让卖力的产品不走偏，不被需求拖着走?

答案是你得有产品路线图，产品演化、进化的路线，有了他，心里有数，不再大家亦云。

接下来，我们从多个维度来拆解如何构建产品路线图，让产品有主见，明晰产品的方向。

一、定位1. 产品办理什么问题

那么产品是什么？为用户办理某一个痛点的工具。
有人说，痛点是恐怖，用户不得不用这个工具去办理他的需求。

举几个例子。

比如闹钟，没有她，你会迟到，事情可能会丢，你会恐怖。

比如监控平台，没有她，开拓、运维无法理解业务运行状态，涌现问题犹如盲人摸象，无从下手，慌得一批。

比如大数据剖析平台，没有她，运营无法获悉业务的关键数据，只能拍脑袋决策，难以通过数据驱动业务决策、增长。

这些产品都办理了用户在某一个方面的恐怖。

2. 用户是谁

以大数据平台为例，用户是专业的大数据开拓，还是运维？

如果用户基本盘是大数据运维，那么在产品设计时要考虑如何让运维能做大数据开拓，化繁为简，屏蔽 Hadoop、Flink、Spark 这些大数据框架的观点，只描述业务逻辑即可。

3.产品差异化的能力

创业者选方向的时候有一个避不开的问题是，做的产品是否办理了某一个细分领域的痛点，毕竟通用类的产品，已经很难有机会留给你了。

竞品出了新功能，我们是否要跟进？ 抄是最大略的，没有经由深度思考。

竞品输出的功能，是基于他的产品路线图输出的能力，对付你的产品来说不一定得当。

二、产品的根本框架

随着行业的发展，各行各业大都积累了对应的方法论，比如面向软件研发的 DevOps，机器学习研发的 MLOps、大措辞模型的 LLMOps、数据研发的 DataOps，亦或是可不雅观测领域的 OpenTelemetry 等等，这些方法论可以为产品的根本框架。

以数据研发为例，行业中有 DataOps理论，阐述如何提升数据研发的质量和效率。

DataOps is NOT Just DevOps for Data

顺势而为，把握行业技能的发展趋势。

如果是新的领域，亦或是ToC产品呢？

想清楚产品要办理什么问题，该当有哪些功能？不同角色在做什么？在全体体系中的定位。

三、模块间、产品间的联动

联动的浸染是提升效率，对付 ToB产品来说，便是提升企业的生产力，如果一个按钮能把两个操作串起来，节省了用户操作的韶光，这便是极好的。

先说说单个产品内部模块间联动。
比如你利用 SQL 验证完数据开拓的逻辑，接下来期望固化这个逻辑去跑实时/离线打算任务，如果此时有一个按钮，一键转打算任务，是不是很爽？

接下来说下全体工具链中产品间的联动，比如 在大数据平台做SQL查询可视化出图符合预期后，期望后续作为例行的报表查看，那么可以在SQL查询可视化的功能中增加一个按钮，支持添加到上层可视化平台的仪表盘中，这样用户不须要再去打开可视化平台，一步步在仪表盘中添加图表了。

联动对效率的提升是吹糠见米的，以上面的数据研发为例，符合 DataOps 提升数据研发效率的初衷。

四、产品开放性

一个产品的功能常常无法知足一个领域所有的场景，怎么办？尤其面临的是多个非标准化的业务。

让平台专注于核心骨架功能的开拓，以插件的办法供应开放能力，让用户参与个中，去办理业务个性化的需求。

比如开放数据入库的插件能力，让需求方来扩展数据入库能力。
比如开放告警的回调能力，支持调用企业内部的网关。
又比如 pipeline 的插件，把业务个性化需求通过自定义插件的办法加入到 pipeline 中。

产品的开放性带来无限可能，当然条件是你如何做好掌门人。