身为数据分析师，却被业务当做取数机？
被业务呼来喝去的跑数据，是做数据分析的同学一个极大的痛点。出力不讨好不说，自己还没啥成长。如果扒皮抽筋看真相，你会发现这压根就不是个技术问题，而是政治地位的问题。是数据分析到底在公司里算老几的问题。
我就见过相当多大企业，做了BI系统，还有拖拉拽的数据集市，还有日、周、月报，到头来数据分析部还是天天在接一堆零时取数需求。我们还尝试过收集各个公司的报表打开率数据，非常有意思，大概10%左右。有兴趣的同学可以尝试下，最简单的方法，就是你群发日、周、月报的时候，加一个邮件阅读回执。看看有几个人真的每天会看。你会发现不但看的人很少，而且一般等级都很低O(╯□╰)o所以自动化的报表救不了数据分析师。你会发现业务部门照样会把你当哆啦A梦的口袋，需要数据的时候直接丢一纸需求单了事。你要是不肯做，他们就搬出：“这是XX总监面授的需求，要抓紧完成，老板需要精细数据”来镇压你。是滴，这帮哥们常常宁可把时间浪费在打嘴仗上，也不肯抽10分钟研究下现有的报表，这都是常有的事。
虽然做数据分析的同学喜欢讲“数据驱动决策，分析提升效率”，然而这句话是有主语的，应该叫：“老板用数据驱动决策，业务部门用分析提升效率”。因为本质上看，想驱动决策需要的不是数据而是权威；想提升效率，需要的是把数据优化的结果融入业务过程。如果老板数据化管理意识淡薄，喜欢讲经验、拍脑袋，那驱动决策就无从做起。如果业务部门只喜欢按自己的路子来，对分析结果不管不顾，或是喜欢在分析里夹自己的私货，那提升效率也无从谈起了。所以真的想改变这个情况，需要的不是更复杂的方法或者自动化报表，而是：想办法争取老板的认可、业务部门的参与。不要让我们的分析结果躺在PPT里。
具体的做法写本书都够了。这些年做项目，和不少甲方企业的数据部门一起为了提高地位而努力过，可以分享一些心得给大家。
第一，目标清晰。数据驱动决策不是数据替代决策哈。很多会争取地位的数据部门领导们，把目标设定在：让业务方认可数据的用途上。正如医生不能包治百病，但有病了还是得去看医生一样。只要能证明看数据比拍脑袋、土办法、憋思路多那么一点点的用就行了。与此对应的是，凡是大吹大擂大数据人工智能怎么怎么就把业绩拉动基本都死无葬身之地。因为拉业绩是业务部门的活。跨过业务部门想直接促成业绩，不但很难做到，而且抢了业务部门的生意。人家随便做做手脚，数据都得吃瘪。
第二，选好对象。做数据的同学切记：我们人微言轻，我们做报告给老板看和我们就是老板是两个概念。因此所有人都有兴趣听我们说话，也不是所有人都适合服务的。我总结了经常碰到的业务部门类型，归纳为下图。大家体验一下。如果想挤出更多时间来做真正的分析，肯定要拒绝掉一些需求的，搞清部门的风格，可以帮你减少摩擦。
第三，切中痛点。既然业务部门会有零散的需求，至少说明他们还有需求。业务部门的工作，可以粗略的分为平常思考-事前策划-事中执行-事后评估四个阶段，其实每个阶段都有很多很多和数据有关的抱怨（详见下图），因为分析原因，测算效果，监控进度，总结经验始终是业务所需要的。只要我们能和业务部门说上话，一定能从他们的痛点切入，找到体现数据分析价值的地方。围绕痛点，把零散的需求转化为有具体目标的数据分析项目。
与其空谈”人工智能时代““大数据价值”不如结结实实的帮业务部门解决一些痛点。有痛点的才是真实需求。
第四，循序渐进。当我们能争取到一个项目，就比单纯写取数需求表大大前进了一步。下边就看如何把这个项目变成常规性的数据产品。其实数据产品的形态也不限于一个APP或软件。定期月例会汇报，定期的信息公报，数据资源库都是产品。关键，只要让业务部门能用起来，能在老板面前刷足存在感。这样以后的路才能越走越宽，而不是自己憋在格子间里跑数了。
至于如何具体操作，涉及的内容太多，有机会慢慢和大家分享。这里只提一点：只要是打包成一个整体能满足特定需求的都是产品（没打包要一步步做的叫服务）。很多同学觉得报表不算产品，其实是因为只知道跑报表，没见过报表如何应用。如果能结合具体场景，就会发现，其实好用的报表自有好用的理由，为什么选这些字段，为什么定这个周期更新，都是很有讲究的。
当然，并不是所有企业都有努力的空间，如果企业的老板、高层、业务部门真的很冥顽不化，还是趁早离开的好。但庆幸的是，现在“大数据”“数据挖掘”“人工智能”的春风吹遍大江南北，为我们营造了很好的外部环境。下一步，就是看怎么把朋友圈里《时代淘汰你的时候连问都不问一声》《震惊！又一个行业即将被颠覆！马云刚刚宣布》带来的对人工智能的恐慌，转化为切切实实的数据分析部门的地位提升。与大家共勉。
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