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信息化的過程本質就是：線下的工作線上化、隱性的數據顯性化、數據共享容易化、數據分析智能化。

未來幾年信息化的浪潮每個人都將主動或者被動的參與其中。

在正兒八經接觸數據之前，我覺得自己一個感性的人甚至在某些方面還有些佛系。

但是要讓自己正兒八經搞數據分析，我覺得還挺有意思的，和數據打交道，真真感受到數字的魅力。

一、數據分析帶來的改變

其實數據分析也不是現在的發(fā)名詞，回看歷史，秦朝的商鞅變法就是一次數據分析的勝利，

比如“統一度量衡制，頒布度量衡的標準器” 這是統一數據口徑的操作。

又比如；“編訂戶口，五家為伍，十家為什，規(guī)定居民要登記各人戶籍，開始按戶按人口征收軍賦”。

這是精細化運營的思維，確保了稅賦的收取可以量化并且可以追蹤收取過程。

又比如：“生產糧食布帛多的人可以免除徭役” 生產糧食布帛多的過程，也是一個數據指標，數據監(jiān)控體系搭建的過程。

秦朝從一個落后的小國到變法成功的強國，這里面先進的數據理念功不可沒。

回到看當代，我們在十四五規(guī)劃中多次提到全社會要數字化轉型，其實2千多年以來，數據驅動社會進步的邏輯沒有變化。

變化的只不過是過去用絲帛和竹簡記錄數據，而我們用計算機記錄數據。過去是簡單的數據相加排名，現在是大數據時代的數據預測推薦算法等。

數據分析過程我總結是PDCA的過程加了一個數據量化前綴，所以我對數據分析過程，自己發(fā)明一個好記的公式是 D-PDCA。

用數據量化問題（D）
形成分析和計劃（P）
落實業(yè)務行動（D）
監(jiān)控問題走勢（C）
總結分析改進（A）

很簡單的五個字，但是要內化和運用自如，我覺得難點是要真真切切把數據放入自己日常思考過程中。

比如看財報，看經濟政策都是培養(yǎng)數據感覺的好辦法。

數據是邏輯的基礎，如果想要培養(yǎng)自己的邏輯能力，那么首先要做的也是熟悉邏輯問題相關的各種數據。

二、數據分析不等于數據產品經理

目前市面數據分析師還挺火熱，但是為此我下載boss直聘看了看里面對數據分析師的定位。

不出所料，大家對數據分析師的定義還很模糊，我理解數據分析師應該是構建數據指標體系，進行專項數據分析，輔助決策和預測相關決策建議。

錯誤示范

如果讓數據分析師去做一些開發(fā)工作，我只能說他們要找的是數據產品經理，或者數據開發(fā)工程師。

正確示范

看了一下數據分析師的薪資，大部分和產品經理差不多，沒有特別夸張的薪資。

其實很多大廠在招聘的時候就已經把數據分析能力放到了崗位職責當中，數據分析只不過是一項技能而已。

之所以容易搞混，是因為大家都是和數據相關，還有一個原因是每家公司的數據建設周期不一樣，有些公司數據平臺搭建已經很成熟了，所以只需要取數和分析的業(yè)務數據分析師。

有些公司的數據倉庫都沒有，在有限的成本考量下，可能要找的是一個又能建倉又能做業(yè)務分析的角色。

往往是后者病急亂投醫(yī)，并且經驗缺失，在招聘jd上鬧了笑話。

三、我是如何做數據分析的

之前幾個月我的主要工作還是數據分析，基本工作是出數據周報，數據專題報告以及數據分析去挖掘一些業(yè)務改善點。

數據分析是產研和運營方很好的信息串聯的管理工具，是產品和運營的溝通方式，也是產品這份工作區(qū)別于功能產品和外包產品的本質區(qū)別。

通過業(yè)務數據分析能讓產品參與到業(yè)務經營過程，這個過程讓產品經理有了更多獨立自主精神，以及對產品積極主動的改進動力。

和業(yè)務緊密聯系，那就是當不同周期業(yè)務數據有波動了，需要找到背后的原因，這很好理解。

日常數據分析的過程要么是論證某個猜想，比如產品或者運營對業(yè)務熟悉了，發(fā)現可能有什么原因，然后需要數據分析師通過數據找到原因。

還有就是通過數據能找到一些配置遺漏的地方，沒錯就是配置遺漏的地方！，因為當配置項足夠多的時候，被遺漏就顯得很正常了。

我們是做金融業(yè)務的，我上個季度毛估算過，因為通過數據發(fā)現配置遺漏項，通過重新配置后，兩個多月累計挽回放貸是千萬級。

算到這個數字的時候，我自己也嚇一跳，這也許就是數字的魅力。

數據分析人員需要的立場，作為一名理性的科技從業(yè)者，我覺得做數據根本的立場是要保持客觀性。

意思是當我們掌握了數據，其實就掌握了話語權，這意味著很多人會因為我們的數據而做出決策。

如果數據分析過程中不能保持客觀性，比如對自己本部門有利的數據才報，對自己本部門沒有利益的數據但是影響大盤的數據藏著，這就在格局上有失公正。

如果自己掌握了數據，不管對方的級別有多高，只要對方的判斷和數據是相悖的，就應該拿數據說話，找準時機有效的表達。

公器縱然不可私用，但是對待真理，也要理直氣壯。

四、數據分析師的天花板

目前國內的環(huán)境下，大部分公司的數據其實還是可以通過excel實現計算和統計。

大部分公司不一定有數據中臺的建設基礎，只有大型并且數據量足夠多的企業(yè)，數據分析師的價值才能夠體現。

問題來了，數據分析師的職業(yè)成長空間在哪？數據分析總監(jiān)嗎？真實情況是數據分析師的崗位本來就少，在boss上搜索了數據分析總監(jiān)，結果呈現的是個位數！

所以還能往數據中臺或者業(yè)務負責人的崗位轉，那為什么一開始不從數據產品或者業(yè)務運營開始做呢？

所以我不打看好數據分析師作為獨立的崗位前景，當前有些數據分析師高薪招聘，只不過是因為人才市場存在一定的缺口，但是如果你是產品經理轉數據分析師并不可取。

如果執(zhí)意前行，那么將會面對當年蘋果機剛出來的時候，那些java轉ios開發(fā)的同學一樣，ios開發(fā)人員很快就面臨飽和，然后技術總監(jiān)大部分都是后臺開發(fā)轉過來的，ios開發(fā)工程師回轉后臺。

數據分析師和大數據其實也不一樣，當前各行各業(yè)在做大數據基建階段，往大數據方向發(fā)展至少還有時代紅利吃。

說了這么多，只想表達 數據的力量遠比我們個人的感知力量要大得多。

面對浮躁的就業(yè)市場，大家多一份理性，做一個懂數據的產品經理應該是更好的選擇。

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積累了7年的產品運營實操經驗，期間經歷過從小公司到中型公司、從To C到To B的產品運營工作，主導過從0到1的產品，深知不同類型產品在不同階段的運營要點。

運營會數據分析要不要轉數據分析師？

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