大数据分析，业务和技术你该如何选择？

大数据分析，业务和技术你该如何选择？

在企业中，数据分析师们往往分为业务和技术两大类。两类能力和工作内容有较大区别，但经常企业在招人的时候都叫：数据分析师。这常使想进门的新人感到困惑。今天，我们就来科普一下业务与技术的那些事。业务 or 技术业务类分析师，往往在战略发展部，市场部，会员中心，销售部，运营部。根据服务的业务部门的不同，他们也可能叫数据运营，经营分析，会员分析，商业分析师等名字。因为各个业务线具体考虑的问题不同，分析思路与体系均有不同，所以会有这种区别。

他们有个共同的特点：他们主要负责写PPT而不是写代码。他们输出的是分析报告多于零散的数据。他们的主要工作，包括：整理Excel，提供各个业务部门看的常规日周月报；针对领导安排的专项议题（如双十一促销、年终规划、新产品设计）做专题分析；支持领导做需要用到数据的测算、规划、方案等等。

技术类分析师，往往在IT部、数据中心。根据从事的工作环节不同，他们被分成数据库工程师，ETL工程师，爬虫工程师，算法工程师等角色。在小企业，往往一个技术小哥通吃这些流程。在大企业，一个标准的数据中心，一般都有数据仓库、专题分析、建模分析三个小组来完成数据开发工作，再大的公司，还有专门负责数据治理的小组。

之所以有这个区分，是因为生产数据，需要一个多层次的复杂的数据系统。一个数据系统，需要数据采集、数据集成、数据库管理、数据算法开发、报表设计几个环节组合。这样才能把分散在各处的一点一滴的数据集中起来，计算成常用的指标，展示成各种炫酷的图表。这里每一个环节都需要对应的技术支持和人员工作，因此有了不同的岗位。

只要你深入了解数据分析师，就会发现大家讲的最多的一句是：最好就是技术业务都精通。这让很多新人感到很辛苦。为什么我不能安安静静的当一个程序员？为什么我不能勤勤恳恳写ppt呢？非要学另一个领域，看起来其他部门的人也不需要这么多才多艺啊！凭什么做分析的就这么辛苦？

实际上，但凡是做数据分析的老鸟们，都知道技术业务双精通的重要。这是他们无数次面试失败、加班到哭、要求升职被拒、背了黑锅写检讨之后的血泪总结。刚起步的菜鸟们，眼前还是一片空白，当然看不到这些痛楚。

业务+技术，至少懂这些术业有专攻，知识要广泛，是职业发展的基本准则。特别对数据分析师这样一个多面手型角色。那么我们应该了解到什么程度呢？这里有个建议：

业务方向分析师：数据采集方式、数据字段格式、指标的计算口径与更新时间这三个是必须必须知道的。因为这三点涉及到数据真实性与可靠性。没有数据质量做保证，什么分析都是空谈。对基础数量越了解，越能从细节中找到思路；算法模型的种类与应用场景是必须了解的。因为这涉及到如何选择分析方法，如何提升分析质量。具体代码怎么写，弄懂就懂。

技术方向分析师：业务部门分工、职责、流程必须要了解。至少职责清晰，知道自己要对接的人到底是干什么。自己对应部门常见的业务需求，如销售分析、经营分析、促销分析、商品管理的方法要有所了解。在面对业务部门需求的时候，大概知道他们在想什么，有什么套路。帮助自己更好的理解需求，规避需求大坑。

总计，业务+技术才是王道。

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