数据分析不能落地？快来围观，学会数据分析应用，一起升职加薪!-技术圈

【作者介绍】

专业书籍《数据实践之美》作者之一。

从数据分析师到数据分析运营管理者。

互联网行业：从0到1搭建数据分析部门。

快消行业：服务过世界500强企业数据项目。

经手过数据治理、数据分析、BI、数据中台设计、数据运营、用户画像等数据应用及企业整体解决方案；熟悉前沿的数据产品、数据运营体系。

【它的诞生】

曾和一个从事数据服务多年的创业朋友交流，他总结多年的创业经验说在企业实际服务中，技术实现不是第一位，数据分析如何落地是首要需求，同时是最难以突破的难点。结合以往的项目经验及分析师招聘的难度来看，此观点我无比认同。

一名数据分析师与一名业务人员，当后者花费一定精力掌握了相关数据分析技能时，谁会更有商业价值？

毫无疑问，应该是业务人员。数据分析的最终目的是驱动决策，多数数据分析师商业思维和业务能力比较欠缺，业务人员掌握相关技能后，他可以将数据结果很好应用到实际业务中，最终实现落地。

从过往的招聘经历看一个毕业生在1-2年后可能就能赶上高级分析师的技术，这种现象非常普遍。随着数据分析市场越来越成熟，很多高校都开设了各种技术工具课程，所以如果您是一名数据分析师，首要重视的问题是如何脱颖而出，而如何脱颖而出不在技术工具上。

数据分析师这么卷，业务人员，卷吗？

毋庸置疑，业务人员在一线摸打滚爬后，很多人的业务能力相当，当时代发生变化，企业开始沉淀数据资产，业务越来越繁杂，消费者越来越刁钻，业务人员卷的是数据运营能力。

什么是数据运营？

数据运营的目标是数据决策，核心前提是运用数据，它是将数据分析应用于业务运营中，使业务人员摆脱传统的经验主义，它是数据分析人员的核心竞争力，如果不能落地，对于老板而言数据分析团队存活是无意义的，当然它同时也是业务人员的核心竞争力，拍脑袋的业务经营方式已经跟不上企业业务发展，如果不能很好借助数据，实际业务无异于盲人摸象。

一定程度而言数据分析师与业务人员是一个互补的角色，但实际过程中因为数据分析师不了解业务所以无法与业务人员很好讨论数据应用，而业务人员不懂数据来源与数据分析过程导致他们时常难以提出可快速实现且清晰的需求。