作为产品经理，在数据处理和存储服务领域进行需求分析时，必须结合行业特性、用户痛点和技术可行性，确保产品方案既解决实际问题又具备扩展性。以下是关键步骤：

1. 明确业务目标与用户场景：理解数据处理和存储服务的核心价值。例如，用户可能面临数据增长快、查询效率低或安全合规挑战。通过与客户、运营团队沟通，识别典型场景，如企业数据分析、实时监控或备份恢复需求。

1. 收集和梳理需求：主动收集来自客户反馈、竞品分析及内部团队（如开发、运维）的输入。使用工具如用户故事地图或需求池，优先处理高频率、高影响的需求，例如自动数据压缩、多区域存储支持或GDPR合规性。

1. 需求分析与验证：针对数据处理和存储特性，分析需求的技术可行性。例如，评估存储容量、读写性能要求，以及数据迁移的复杂度。通过原型或最小可行产品（MVP）测试关键假设，确保需求能有效解决用户问题。

1. 优先级排序与文档化：采用MoSCoW法或Kano模型对需求排序，优先处理核心功能如数据加密和快速检索。详细记录需求规格，包括功能描述、非功能性需求（如延迟、吞吐量），并与技术团队协作评审。

1. 迭代与反馈循环：在开发过程中持续收集用户数据，监控指标如存储成本、数据访问延迟，并根据反馈优化需求。例如，如果用户反馈数据同步慢，可迭代改进分布式存储方案。

产品经理在数据处理和存储服务中需融合业务洞察与技术理解，通过系统化需求分析，推动产品高效落地，满足市场变化。