产业气象站|数据分析师的工作职责是什么？( 二 )
鬼愿意过这种日子啊！（▼?▼メ）
业务端的分析 ， 需要对业务本身有认识和较深的分析能力积累 。 这样才能有勇气和手段从合作部门嘴里了解到业务到底在干什么 ， 才能在经营过程中准确定义问题 ， 才能构建适合自己公司的分析思路 。 这些都不是花5000雇个表哥表姐能解决的 。 可怜的基层表哥表姐们 ， 往往都是新入职没两年 ， 在公司人都不认识几个 。 别说分析问题了 ， 连张嘴问别人问题 ， 都会吃一个白眼：“关你什么事 ， 做你的去” 。 这样的状态真的分析不了啥 。
我非常能理解业务部门老大们对IT的不满 。 “就知道跑个数字 ， 分析啥了？”这种抱怨从我入行第一天一直听到现在；我也非常能理解业务部门老大们用数据分析当招牌填充人编的做法 。 问题是这样大量铺专员真的不是解决问题的办法 。 因为想要分析输出结论 ， 需要的是做分析报告的人有分析思路和解决问题的能力 。 正如郭德纲讲相声好笑 ， 那是因为他会讲相声 ， 不是因为他长得胖 。 以为花5000雇个表哥做个ppt就能分析了 ， 就像以为从街上拉个矮胖子就能把人逗笑一样……
所以理论上讲 ， 最好的结构应该是业务端找有资历 ， 有经验的少数人承担 。 技术端按需求排架构 ， 多一些人把数据质量、数据处理、BI做起来 。 这样数据质量高 ， 数据形式多 ， 方便使用 ， 同时业务上也能解读出含义 ， 有能力推动数据成果落地——然鹅这又是一个理想 。 从业那么多年 ， 除了银行体系和少数大型互联网公司外 。 就没几个企业真的重视这回事 ， 该招表哥继续招表哥 ， 该养阿尔法狗继续养狗 。
o(*￣3￣)o那个 ， 开心就好……
正如某位前辈所言：现阶段数据分析领域的主要矛盾 ， 是人民群众日益增长的对大数据人工智能的幻想 ， 与落后的基础数据开发建设之间的矛盾 。
这两年能清晰数据的角色和地位的企业相对多了一些 ， 早些年情况更混乱 。 XX分析师的XX甚至都是HR小妹妹现编的 ， 岗位JD里复制一段话出来百度 ， 都能找出来一堆一模一样的JD 。 那个年代我接到猎头电话 ， 往往在丫blabla一堆“分析”“挖掘”“模型”名词之后 。 直接来这么一句：来 ， 我们说点实在的 ， 向什么部门的领导汇报？是写ppt的还是写代码的？区分效果群拔！
哈哈(????)?
【产业气象站|数据分析师的工作职责是什么？】总之不要被名字框死了思路 ， 不要太纠结名字的文字 。 要看自己具体的工作内容 ， 自己挂在哪个部门下边 ， 具体分析 ， 才能看清前途 。
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