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打拼10年的数据分析师,终于明白职场鄙视链才是最大的沉没黑洞

原创 数据分析 作者:杰华园 时间:2021-03-05 23:04:02 0 删除 编辑

今天老李说说职场的那些事,回想起来我做数据分析这行也快十年了,期间经历了大大小小的公司和形形色色的人与事,从一个小小的数据小菜鸟,变成了数据部门的老油条。

经历了无数的血与泪之后,我才领悟到一个真理: 公司最大的成本不是金钱、不是财务、不是利润,而是部门之间的损耗,某件事情一个人做可能成功,但是一群人做可能就会失败。

打拼10年的数据分析师,终于明白职场鄙视链才是最大的沉没黑洞

数据分析的沉没黑洞

之前有一张职场鄙视链的图片在网上非常流传,展示了公司各个部门之间的沟通壁垒:

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可以看出来数据分析在公司里也是经常被鄙视的一方,运营觉得数据部门处理需求磨磨唧唧;IT部门觉得数据分析不重要,他们自己完全可以承担;市场、行政、产品这些与数据分析交集不大的部门更觉得我们是多余的垃圾。

对此我更是有很深的体会,现在的企业中数据分析师懂业务的没有数据权限,懂IT的没有业务经验,哪怕是一个简简单单的经营分析,前期的需求沟通分析就能花费大半的精力。

更何况,部门与部门之间的壁垒更加深了这种成本,就拿IT来说,公司的元数据全都集中在IT手里,因为出于对数据分析和业务的不信任,所以IT不愿意把数据下放,导致所有的数据都要从IT手里去取,这就增加了两个部门的沟通成本。

再说业务人员,业务人员因为缺少数据分析能力,所以极度地依赖数据分析去制定分析模板,但是因为业务场景经常会随着实际情况进行变化,分析需求经常要变化,这种需求就要落在数据分析人的手里。

归根到底,国内企业这种业务与数据的配合模式本身就是低效的,IT数据不肯下放、业务需求变化频繁,数据分析人就只能夹在中间为难,一旦老板怪罪下来,自己就要背锅。

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如何打破沉没黑洞的壁垒?

根据我多年的经验,解决这一困境的办法只有一个:就是 打破这种传统的部门配合模式,让业务人员掌握数据分析能力、让IT将数据权限下放。

就以我现在所在的公司为例,具体来说最好是采用 去中心化的自助分析模式

  • 业务有了数据分析或者可视化的需求,再也不用找专门的数据分析做模板了,小需求自己通过分析平台进行数据采集和分析;
  • IT部门则将数据下放,通过将数据平台将数据权限下放到管理员中,最大化地减少加班情况;
  • 这样数据分析BI部门的压力就可以大大减少,很多无效沟通也不会再出现了,反而可以将精力集中到企业的经营决策和数据平台建设上了。
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就拿我们公司现在使用的 FineBI为例吧,这是国内非常典型的自助分析平台,自助分析以业务需求为方向,通过便携的数据处理和管控,提供自由的探索分析。

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FineBI这个平台能够让业务人员和数据分析师自主制作可视化报告,进行探索分析。数据取于业务,用于业务,让需要分析数据的人,可以自己处理分析数据。

这种模式有三种好处:

1、对于IT人员来说

少量轻快地分析平台可以帮助IT告别无效反复沟通,降低IT部门的整体压力,从而解放IT的精力,聚焦数据治理和价值挖掘;最后还可以为业务培训赋能,从根本上解决各业务部门数据需求。

2、对于业务人员来说

FineBI可以帮助业务人员迅速响应需求,获取数据分析的主导权,业务数据运筹帷幄;而且,FineBI拖拽式的可视化手段,能够帮助业务人员迅速洞察问题,有了足够的数据支撑,业务发展就会更加科学。

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3、对于数据分析来说

数据分析师刚上手更多都是做的报表,但是最核心的工作一定是BI分析。因为业务分析师的岗位价值不在于你做了多少报表,而是取决于你的分析结果能对公司、对业务有多大的帮助。

所以学习使用BI工具就可以解决这种困境,既可以通过模板套用快速解决业务的需求,也有时间投入到分析上,而FineBI的操作就比excel要简单,同时自带数据库连接、数据可视化处理等功能,避免了复杂函数公式的困扰,不用花大部分的时间在数据处理上,另外数据可视化分析的功能很强大,拖拖拽拽就能生成精美的可视化分析报告。

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