按关键词阅读： 更上一层楼
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。
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。
现在数据虽然已经成为了新的生产要素，但如果企业中没有更多的优秀数据从业者走上管理或领导岗位，要驱动数据生产要素发挥作用还是挺难的。
一方面，数据治理等基础工作需有人能沉下心去把事情做深做透；另一方面，数据产品的创新需要大量产品、运营资源的投入，这些都离不开专业领导的理解和支持。
比如对于大多数企业，当前要让一个模型产生实际价值，最根本的不是数据和模型问题，而是组织、机制和流程问题。
自己经常跟团队的主管和组长讲，我们现在不缺取数、报表、数据分析师等人员，最缺的是既有技术视野，也有业务视野。更有深度思考能力的优秀数据管理者，在数字化创新如火如荼的当下，数据领导者帮助把握好方向，让数据从业者拥有更多数据价值创造的机会。
比较抱歉的是，我写的数据从业者的五个成长阶段并未包括很多其他数据岗位，无论是平台、算法、运维、治理等等，但这些并不是最重要的。
我的核心观点其实只有一个，即数据从业者的成长要起于数据终于业务，让数据产生真正的智慧，只要能离这个目标近一点，就是正确的方向。
作者：李启方，专注数据分析和企业数据化管理；公众号：数据分析不是个事儿
本文由 @李启方 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
【 驱动业务|10年数据生涯总结：这5个阶段哪个更重要？】题图来自Unsplash，基于CC0协议
稿源：(人人都是产品经理)
【傻大方】网址：http://www.shadafang.com/c/111J304062020.html
标题：驱动业务|10年数据生涯总结：这5个阶段哪个更重要？( 二 )