数据分析师到底要做哪些工作?

百家 作者:数据分析 2020-11-09 11:13:25

“有太多的事儿觉得不是自己该做的,而放弃去做,那么,你就能出去看看世界了。——佚名


在最近的工作中,商分团队的定位一直是许多小伙伴讨论的焦点。“定位”,直白的讲就是“分析师要做些什么事儿?” 


商业分析、业务分析、数据分析、数据化运营有什么区别?

这几个职位,应该是在分析师相关的岗位JD中出现频率最高的。有人会说,把这几个职能定义清楚了,所谓的数据分析师的定位就清楚了。但在我看来,这很多余。


因为再过几年,任何职能岗位,都需要有分析数据的能力,所谓的数据分析师的职位定义,其实是伪命题。当下的众多分析师们,可以扪心自问,下面的列表,是不是更真实的反映了我们在职场的角色?


职能
说明
决策者/助理
大部分应该是助理,用数据帮助老板求证各种疑问,并跟进所有由此而引发的杂事儿。
业务运营/项目经理
设计策略,追踪评价项目结果,推进新方案落地。
数据开发工程师
无穷尽的SQL,拉数,建表,配报表。
数据产品经理/产品运营
衔接业务需求,驱动研发团队产品化,并面向业务同学推广产品。
算法工程师
除了挂些算法包,配些服务,其他的所有事儿都干了。
裁判
以第(huo)三(xi)方(ni)数据视角平衡团队冲突。

所以,以上列表中,除了最后一项,其他各项,都是当下分析师们的分化方向。为了避免在即将来临的“人人都能做数据分析的时代”中失业,大家还是得收拾收拾,抓紧选好方向出发了

(为什么我这么笃定“人人都能数据分析”?以后会单独写一篇阐述)

未必是你该做,但你不得不会做的事儿


如上图,我列出了一个标准的数据分析流程。这也就意味着,分析师必须要有能力cover里面的每一个环节。


所以,分析师该不该参加各种业务会议?该,因为你要理解业务痛点,提炼问题并建立需求


分析师该不该梳理运营链条并和各方建立信息网络?该,因为你要构造能切中业务要害的论题,并设计高效的分析路径,分析路径中包含分析方法的选择。


分析师该不该做数据开发的工作?该,根据分析路径,收集各种数据,并处理成可用于分析的数据集。这步不做,且不做扎实,后续的所有步骤都是空谈。


分析师该不该配数据看板?如果你不想反复地给不同的人写报告做解读,那就做吧,划算的。


分析师该不该跟进策略落地?该,只要你不想让你的研究成果流于空谈,那你必须要了解业务行动,并复盘执行效果。


好吧,这么辛苦,有没有人帮我们做掉其中的部分工作?可以有,能够协同起各方资源,一起完成这个分析步骤,那是最好。但也可以没有。大部分没有的情况下,我们难道选择止步不前么?

当然不行,因为我们的使命是:让业务更清晰,让决策更高效。


当下的分析师伙伴们,千万不要因为对“定位”的纠结,而作茧自缚。在人人都会数据分析的时代,全能的分析师固然也会失业,但他能做转型的窗口期会十分充裕,而只能做几个环节且边界意识太清晰的分析师,马上就会失去职业发展机会了。

转自: 老树之见 公众号;

END


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