數據分析應該定位為一個工種（即：崗位），還是一種技能？

确實這兩項并不矛盾，我想讨論的是數據分析人員如何在企業中定位，以及企業的管理者選擇何種方式讓數據分析能真正發揮作用。

我做了15年遊戲行業的數據分析，産品線、發行線、咨詢線都做過，國際頂尖公司、本土創業公司也都做過。但是發現，無論老闆對數據分析的重視程度如何，數據分析人員往往都會處于一個比較尴尬的位置。

1. 數據分析人員不是業務一線人員，對業務的了解不見得全面，發現問題做歸因分析往往會因為信息不全面掉坑裡；
2. 即使幫助運營人員做預測，往往也會發現模型可用性不強，數據的變動與運營活動的規劃結合更密切；
3. 數據分析人員如果定位于需求服務方，雖然可以與各需求部門打好配合，但是往往又會出現需求方不知道自己的數據需求到底是什麼，拿到分析建議後又發現自己利用不上，但又找不到切入點；
4. 數據分析人員如果定位于決策建議，除了會遇到跟第2、3點相似的問題外，又會産生很多公司内部的問題。

當然你們也會有其他的感悟。但是萬徑歸一，大家最終的感覺基本都是：有勁沒處使，産出沒價值，業務不認可。

如果在一個公司裡有這種感覺，那可能是公司的問題。如果在各種公司都有這種問題，那可能就是這個職位設置的問題了。

我目前這家公司從老闆到一線員工都非常重視數據的作用，每個人都有借助數據的洞察去推動業務的意識，但是我依然會有那種危機感。不過在這家公司讓我感悟比較深的是，在我剛來的時候組織過很多次的數據分析基本知識和Excel操作技巧的培訓，當時大家都是感興趣聽聽，但後來發現确實能提升很多人的效率，也開闊了他們想問題的思路。

于是，我在想，數據分析是不是更應該作為一個技能而不是一個崗位呢？公司裡的員工，無論是管理者還是一線人員，如果大家都掌握了他們業務相關的數據分析知識和技能，真真是極好的。

1. 自己的業務自己最清楚，分析的過程中随時都可以發現問題，分析方向出現偏差可以随時修正；
2. 業務數據的保密性可以更加完善；
3. 基本的數據處理和分析技能，可以極大提升工作效率；
4. 需求更加明确，減少溝通損失。

還有很多的優勢待發現。

所以，其實，數據分析應該作為一種技能讓公司内的所有員工都有對應程度的掌握。就像英語或者電腦操作一樣、公司不用專門設置一個英語崗位幫助大家翻譯英文網頁或資料，也不用專門招幾個電腦操作員。這都是幾十年前的老黃曆了。所以，大數據時代（我其實特别讨厭說這個詞），數據分析是不是也應該是個技能，而不是專門的崗位了呢？

當然，我的意思不是說要廢除數據分析這個崗位，專業的分析（涉及統計學知識等）、或者數據分析的各種延伸（數據挖掘、倉儲、ETL、BI産品）還是需要更專業的人才來做的，這樣的崗位還是需要的。

我更想表達的是，基本的面向業務的數據分析知識和軟件操作技能和技巧應該更好地向全公司各崗位的人員普及，員工掌握了這些可以極大地提升效率、更快速地定位問題找到解決方案、更深入的思考發現模式。而專業的數據分析人員應該作為一個顧問，提供更專業的協作、咨詢和培訓服務。

啰啰嗦嗦寫了一大堆，有點亂。不知道你們怎麼想的，歡迎一起讨論。

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