业务数据化、数据资产化，数据仓库的分层管理不仅可以提升数据的复用性，也可以提高数据运维的效率。在做数据资产管理与治理类工具类数据产品时，将资产减少的规范流程融入到系统中，每次建表时，基于系统的提示与自动填充可以既快速又高效，而不是需要每个开发者把规则形成肌肉记忆。
此外，对于数据的一致性、完整性、及时性、准确性等数据质量监控规则也需要掌握，毕竟数据质量问题是数据产品的生命线，如果给业务的数据都是错的，决策失误、精准营销不再精准。
虽然说“人人都是产品经理”，过去也有很多关于产品经理要不要懂技术的争议，个人觉得作为数据产品经理，至少要了解一些基础的大数据技术的应用场景，以及数据流转的链路，这样对于数据质量的监控，实时、离线数据的差异及技术限制，更加合理地设计产品。
而对于底层开发套件、开发工具类的数据产品经理就更必要了。试想，如果你连HDFS都不知道是什么，当需要你设计一个HDFS目录管理的工具时，你该从何着手。