作者：上海数聚
如果要说当下最热门的职业，数据分析师绝对可以算得上一个。但是这个职业到底是做什么的？相信很多人还不甚了解，本文就带大家来简单了解一下这个岗位。
按技能来说，当前数据分析涵盖的内容主要有如下几大方面：
1.BI软件操作（Microstrategy、Tableau、Power bi、帆软、Qlik、IBM、Oracle等）（前端报表开发）
2.统计分析软件：SAS、Sass等（跟BI软件有趋同和取代趋势）
2.SQL、数据库开发、ETL（后端数据库及数据仓库搭建）
3.统计学
4.运营模型（业务向分析模型）
5.Python或者R（数据挖掘、AI）
2015年开始，敏捷BI软件开始挤占市场并迅速取代传统BI的统治地位，进而国内还是国外都开始大肆涉足BI领域，其实敏捷BI并不是比传统BI高级，但是敏捷BI可以代表BI的重要发展方向，其最主要的一个特征就是 ：个人及小型团体获取并分析数据的门槛大大降低。而也由于这个核心特征，数据分析师这个岗位自16年起被宣传得很热。但目前其涵盖的内容其实偏广，需要求职者们仔细的考量和权衡。
从岗位职责来看，数据分析师这个岗位所涵盖的工作内容可以分为以下几个方向：
1.业务数据分析。在互联网企业，专业的业务型数据分析师主要是通过数据模型和专业知识，对用户和业务如何“增长”做出分析，或者对产品本身的效果，通过数据的维度进行监控，并得出建议。总得来说是一个支持沟通岗位，要求对业务十分了解，有清晰的逻辑和沟通能力，输出形成各种分析报告。对于技术的要求主要停留在Excel、敏捷BI软件的基本使用和出色的文字及PPT能力上，需要能用SQL语言进行基本的数据获取。
2.BA（Business Analytics）这既是一个岗位，也是一个国外兴起的新兴专业。作为岗位来说：要懂技术而不需要会技术，要懂业务并且化为技术逻辑。核心职责是“需求分析”，即结合客户业务需求，归纳文档，制作报表/产品原型，形成数据字典，提供给技术实施（前端后端）人员查看。业内的话，这个岗位还会要兼顾售前（区别于销售，主要是投标、报价方面的工作）、产品经理、项目经理的部分或者全部职能。视公司情况而定（此岗位以乙方公司居多）（甲方乙方也会有区别，但核心职能不变）。作为专业来说：这是一门统计学+商科（偏经济、财会、金融）+计算机科学的复合学科。
3.技术实施人员（偏前端报表方向）：一般来说，要求精通BI软件、会Excel、会用SQL进行ETL工作。乙方公司的主要职责是前端报表开发（做好前端图表计算逻辑、完善交互、美观界面、与后端ETL核对数据）；甲方公司的主要职责是：结合新需求制作报表、运维（修改前端报表）、取数等。
4.数据挖掘和AI大数据开发，这个需要结合python和R，技术向更深，同时需要掌握较为复杂的技术逻辑和统计学模型。也有称其为数据科学家（data scientist）
趋势上来说，数据分析师的第一、二种是沟通型+技术型复合岗位，第四种是高级技术岗位，但第三种，目前市面上基数最大，但很容易被学会了BI前端软件的业务人员取代。数据分析师这个岗位，长远来看是容易被“边缘化”的一个岗位，很难作为一个独立的岗位存在，必然是依附于业务或者IT，而逐渐地化为IT或者业务人员的一种技能。单纯地“帮助决策、设定目标”“提供数据分析支持”这种类似于“军师”一般的存在，并非不可能，但现实角度来说，做到这样很难。当然比起很多职业，它有其特殊性和优势，但这是建立在对岗位和技能清晰的认知之上的。
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