10年数据生涯总结：这5个阶段哪个更重要？( 二 )

做过报表的人对于指标和维度有更深的理解，这是数据分析的基础；

做过报表的人知道生产报表挂掉的后果，因此其对生产稳定充满敬畏；

做过报表的人会关注可视化，这是数据产品最基础的表达形式。

虽然不是每个数据从业者都需要经历报表的阶段，但报表能促其更好地成长。
三、分析数据——数据分析（数据运营等）
基于业务人员想法来制作报表，虽然对于能力提升重要，但价值有限，最多只是“60分工作” 。即便你的需求来源是业务部门老总，也就值60分，表哥很多时候成为了老黄牛的代名词，一定程度反映了这种问题。
做数据，最值钱的，大多时候是想法，特别是基于实际业务现状有针对性的想法。
现在数据分析师成了数据从业者中最热门的岗位之一，数据分析师干的活，核心就是分析数据（结合统计学等知识），找到规律（比如异动），给出结论和建议。
但数据分析要做好，综合要求非常高，因为大多数据分析是要向老板汇报的，优秀的数据分析师至少要具备业务能力、思考能力、沟通能力、表达能力、分析能力、数据能力、技术能力及统计能力。

业务能力：理解公司战略、充分理解行业、理解领导思想，最好有业务岗位实战经验；
思考能力：最值钱的是想法，通过数据对这些想法进行系统化的分析和论证；
沟通能力：对上沟通确认目标、对中要采取合作、对下要明确执行要求；
表达能力：一切都是为了让人看懂，态度上重视汇报，汇报讲究故事化；
分析能力：基于业务常识选择合适的指标和维度，发现异动原因并可视化展现；
数据能力：拥有全局的数据视野、更深的数据理解能力和操作能力；
技术能力：SQL、Python/R、机器学习/深度学习引擎；
统计能力：理解统计的基本概念、理解基本算法。

在很多企业中，数据分析是个岗位，但我一直认为数据分析仅仅是数据从业者谋生的高级手段，数据运营、数据产品、数据管理等各类岗位都需要数据分析的技能，比如数据运营就是数据分析的持续迭代。
数据分析师最大的问题是大多数时候它仅仅是参谋者的角色，无法推进分析成果的直接落地；或者说其价值的最终体现要依赖别人，数据分析有10年之痒不是空穴来风，很多数据分析师需要转岗，比如成为产品经理，我觉得这是非常正确的选择。
四、价值数据——数据产品
取数，报表及分析是数据从业者的主要岗位，但这些岗位离真正的业务价值创造还有不小距离，这是由其所处的价值链位置决定的，因为其夹在平台和应用之间。
对下，数据从业者要依赖基础平台的计算、存储、网络资源和基础数据，对上要依赖业务系统提供的通道以便让自己的数据发挥出价值，这对于数据从业者是巨大的挑战，因为你离不开别人，而别人却可以不用你，天生就不平等。
比如数据从业者搞数据治理，很多时候是为源系统数据的不给力买单，因为其天生就在上游，只为业务负责。
在设计系统的时候，很少考虑过下游数据的分析需要，互联网公司先天的数据基因决定了在系统设计的时候可以考虑数据侧的要求。比如埋点，但对于大多数行业来讲，为了采集数据让数据方进行侵入源系统的设计几乎是不可能的。
在相当长的时间内，这种状况很难改变，因此只能往业务的前端想办法，数据产品经理这个岗位的出现，是数据从业者希望打破上游业务系统的桎梏，独立谋求价值创造的一种尝试。
五、领导数据——经理/总监
自己经历过取数、报表、数据分析等各个岗位，很深的体会就是数据从业者虽然做得很辛苦，但真正能脱颖而出的还是少数，你看CDO这个职称出现了很多年，但企业真正有这个头衔的比例并不高。