数字经济时代，需要优秀的产品团队打造AI应用和数据产品。今天简单说一说AI应用和数据产品团队的组成，希望大家能够把握时代发展趋势，也做出优秀成果。对于那些不知道如何发展的读者，也希望能了解不同角色的职业工作方向，得到更多的发展机会。

1.数据要素

了解数据要素，可以查看下面的文章

•十七部门关于印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的通知   2024年1月5日 一图读懂 | “数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）    发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。

•专家解读 | 余晓晖：充分释放数据要素价值 推动数字经济健康发展国家数据局2023年11月15日 

•专家解读 | 加快建设可信数据空间 加快释放数据要素价值   国家数据局2024年12月05日

•国家数据局综合司关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知 国数综资源〔2025〕46号  2025年4月3日

2.资源参考

数据产品也是产品啊

读者反馈 | 如何用《工业大数据工程：系统、方法与实践》解决工作中的具体问题

【好书推荐】Rewired麦肯锡讲全球企业数字化

一周双发，权威认证！蓝皮书2025版重磅发布

蓝皮书正式上架——《数据资源产品化实践蓝皮书》（2024版）

https://www.bilibili.com/video/BV1tK4y1c7XN/

3.可能存在的误区

做AI应用/数据产品不需要软件开发工程师，不需要系统基础设施工程师，有算法工程师就够了

以上说法当然是不对的。

4.AI应用/数据产品团队的组成

以下是AI应用/数据产品团队的最小组成

• 产品经理（不是项目经理），可参考【视频】为什么要做科技产品而不是项目？

• AI算法分析师/工程师，也要负责数据管理相关工作。如时序数据库，大数据平台，算力使用等等。

• 软件应用工程师，也要负责软件基础设施。如云服务器，网络设置等等。

关于软件工程师和AI算法工程师的区别，可以参考【实战技能】软件工程师与AI工程师的区别是什么？

也可以了解，从教育的角度，为什么ACM国际计算机学会没有将人工智能单独列出来为一门学科，因为计算机科学和数据科学已经包括了人工智能涉及的领域。

图片来源：Alison Clear 前ACM SIGCSE 主席，2025年6月 IWCE 长沙

数据产品团队的具体内容，可查看《麦肯锡讲全球企业数字化》一书第二十五章 数据产品--可以扩张的可复用构建块。

数据产品通过整合不同业务系统(比如数字化应用程序或报告系统)以“消费”数据。每种类型的业务系统对如何存储、处理和管理数据都有自己的一套要求，我们称之为“消费原型”

麦肯锡讲全球企业数字化

数据产品方法是帮助企业提升管理水平的一种方法。

数据产品小组由4-8位专业人员组成。

图片来源：麦肯锡讲全球企业数字化

下表说明数据产品小组最小化以后的角色和责任。

表1  最小化数据产品团队角色说明

最小化团队角色	对应数据产品小组	职责说明
产品经理	数据产品负责人DPO，设计者D，数据产品分析师DPA	AI的替代性较弱，因为产品经理需要分析问题，探索商业价值，设计数据产品功能。
算法分析师/工程师	数据管理员DS，数据工程师DE，数据架构师DA	负责实现数据产品的重要功能。数据架构师设计数据架构（如数据湖、数据仓库、湖仓一体、数据网格、数据编织等），数据工程师的数据开发工作包括使用AI算法实现数据产品功能。AI可辅助部分重复性简单工作（如数据清洗和处理，以及算法调包大侠工作），降低成本，提高工作效率。
软件工程师	技术交付TD（工程师，IT负责人）	负责为数据/算法功能包上一层壳以形成软件，同时保障应用的稳健运行（硬件（可能是云）和软件）。AI可辅助部分重复性逻辑简单工作（如前端界面设计和脚本代码），降低成本，提高工作效率。

关于AI可以替代的工作，可查看

优秀开发者的重要认知能力无法被AI替代

开发数据产品的最佳实践六步法，可参见下图

图片来源：麦肯锡讲全球企业数字化

希望大家在数字经济发展的时代，用科学的方法，开发出好的数据产品，创造出真实的价值。