用数据及数据技术，为企业创造收益，变成了数据分析师的出路！

出路，在每个行业都是一个热门话题。

可以看得出来大家都看不清前面的路该怎么走，都或多或少有点焦虑。

对于数据分析师这行，也是如此。

有的人可能会说，未来五年十年，随着工具和技术的发展，数据分析会变得很容易，人人都需要会，也都会。数据分析可能会变成一个办公基本技能就像现在做PPT一样，甚至就像打字一样。

这个思路是很棒的，从技术的要求来看，数据分析肯定是会越来越容易的。

但是数据分析本身的竞争力，也不在于技术，而在于如何通过数据分析解决业务问题。

首先数据分析和数据统计区一定要分开来，数据分析分析带有一定的“利润基础”，而数据统计则完全是“人力”基础。凡是“利润”即为“利润中心”，凡是“人力”，则为成本！人力在将来会被机器代替，这是不争的事实，所以我们要做的是成为“利润中心”，为企业创收。

那么称自己是分析师，那么出路就要定义成“为企业造富的人才”。任何人都有可能为企业造福，但数据分析师怎么为企业造富呢？

用数据及数据技术，为企业创造收益，变成了数据分析师的出路！

那么来看一下数据分析师在企业升级的每个阶段应该担任的责任以及可以“造富”的点：

1、没有数据

企业初期，基本靠着一些简单的营销手段，比如广告推广，就能占领很高的时长份额。此时的企业没有数据化概念的，数据非常少，几笔大头数据都是老板、市场营销部、财务部掌握在账单上，无非就是进账，出账以及盈利。在这样背景下产生的企业，跟老板去谈数字化战略是毫无用处的。因为不充分竞争的市场，技术手段只是辅助。

2、有数据，没统计

当企业进行进行到一定程度的时候，企业会产生大量的进账、出账等数据问题，只是简单的记录就不能去满足对账的需求了。

3、有数据，有统计，没分析

为了更好的管理公司，知道公司的强弱点，很多公司开始用带有通用报表的软件，能够带来即使的数据反馈，而管理者也可以轻易从这些关键数字了解到公司的运营情况。

此时，搭建这些系统的软件工程师就有自己的用武之地了。而数据分析人员在这个时候登上了历史舞台，可以将一份份的报表送到各个业务部门，完成自己的一份职责。

数据分析师由此也取代了传统的手工对账的那些统计员，用各类编程技巧完成了大量繁琐的数据统计工作。但很明显，这时候的数据分析师还处于“成本中心”的岗位上，只是显得比以往更高效，但并不能创收。在老板眼里还是个靠老板吃饭的岗位。因为这帮数据分析师并不能提出自己的意见，没有充分的自信，可以来总结和引领获取利润的战略。

4、有数据，有统计，有分析，有决策

再后来，随着互联网的发展，大量数据的涌入带出了很多优秀的数据分析师。这一次分析师终于不再是传统的统计员角色。他们被要求的更多，不仅仅是数据统计，编程取数那么简单了。

外行可能看到的都是数字，多少人浏览了网站，发了多少帖子，但内行看到的都是流量，即互联网的本质。这些分析师成了产品经理，运营，用数字改变着用户的行为，获取了大量的研究资料和成功开展电子商务营销的经验。无论是门户网站、内容自媒体亦或是电子商务，离不开这些人的身影，而他们大多数都是数据分析的好手，懂SEO, 懂社交化营销，知晓政策走向，懂得如何埋点，抓取用户行为并为之画像，采用推荐系统来提高关联销售。

看吧，数据分析的本质就是在探讨流量变现的生意，看透这些生意背后的本质。无论你是使用机器学习，还是人工智能，只有洞悉这流量背后的本质，才是每个数据分析师最终可期的出路。

希望每个数据分析师，都能走出自己独一无二的风景线

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