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數據分析師,會被取代嗎?
2024-11-04 14:37:52

今年大環(huán)境不好,裁員一片片,惹得同學們憂心忡忡。不止一個人來問我:“數據分析師有沒有前景,會不會哪天就被XXX取代了?”,那么,到底數據分析師會被誰取代呢?

Q1:AI持續(xù)爆火,是“風險”還是“風口”?數據分析師會被AI取代嗎?

A1:首先,AI本質是個語義識別+搜索工具,不是數據工具,作為數據工具,最基本的幾個功能它是沒有的:

1、數據清洗

2、表結構

3、口徑統(tǒng)一

4、計算邏輯

實際上,最有可能取代數據分析師的不是AI,而是自助式BI,設想一個場景,BI開發(fā)階段已經做了1、2、3工作,梳理好了數倉+維度表。

然后領導說:看下今天的銷售數據,然后BI通過語音識別自動寫sql輸出取數結果。這個畫面才是最接近取代數據分析師的。

不過這里還有問題,就是:數據分析師的工作是不是領導說一句:看下今天的銷售數據然后開始寫sql。

拜這些年數據分析培訓班大肆宣傳所致,很多人會以為數據分析師的工作就是接個電話然后寫sql。比如培訓班把sql取留存率是為數據分析師智慧的巔峰,一般都留到最后案例講。

問題是,但凡在企業(yè)里上過班都知道,這種臨時取數是最沒有價值,最遭人鄙視,最不想干的活。如果真的有自助式BI能解決臨時取數,業(yè)務方真的以后不給數據分析師打電話而是自己跑去問AI,那真是鑼鼓喧天鞭炮齊,我舉雙手雙腳支持。

問題是。業(yè)務方他不會這么干??!請注意,能寫出取數需求的,他就不是一般的業(yè)務方,要么他被數據分析師教育過,要么他壓根就是干過數據的。

99%的業(yè)務方都隨口說個指標,以為就可以分析了:

1、口徑是啥,不清楚

2、數據來源,不清楚

3、數據采集方式會不會捅婁子,不動腦子想

4、數據之間關系,懶得搭

一般都是取出數據來,看著怪怪的,不符合預期,這時候業(yè)務方才想起來:哦,艸,是不是出XX問題了。

所以,只要公司還需要人來干活,數據分析師的職位都不會被取代的,只不過工作重點不是接個電話夯吃夯吃寫sql然后翻來覆去改,而是真正de梳理數據指標,分析問題。

本質上,數據分析對抗的是不確定性。很多時候,業(yè)務方自己都不知道問題是啥,所以才總要求數據分析要“懂業(yè)務”“有洞察”“深入思考”,能主動發(fā)現問題。很多時候,數據采集非常有限,需要根據業(yè)務特征打很多臨時標簽輔助分析,甚至需要先通過溝通、訪談,形成業(yè)務假設,再有數據驗證,這些溝通、思考、推演過程算法搞不掂。

更有甚者,業(yè)務方自己就是問題!比如明明活動做得不好,非要把自然增長率改成負數以蒙混過關;推廣沒效果就自己刷量把漏斗入口刷大然后怪產品不行沒轉化,這些復雜業(yè)務問題,根本不是算法能解決的。

Q2:額!那如果運營自己寫數據報告,數據分析師是不是就被取代了?

A2:不會,實際上,現在很多公司的運營也是自己寫數據分析報告,也沒見哪個公司把數據分析師都裁了。

因為,一來運營的核心職責不是跑數寫PPT,而是策劃活動、設計方案、組織執(zhí)行,他們自己也不想埋頭耕耘PPT。二來,運營即使會寫,老板們也不見得信。人們自己潛意識里都認為:“人不能自己評價自己”。因此需要其他人來評估,或者是數據分析師,或者是財務,或者是戰(zhàn)略發(fā)展部。

實際上,如果一個公司的分析報告任由運營來寫,最有可能出現的局面就是:不同運營小組的數據口徑不一致,同樣活動的評估方法好幾種,最后光核對口徑就把人搞死了。老板還是會讓數據部門來牽頭統(tǒng)一口徑、統(tǒng)一規(guī)則、統(tǒng)一指標定義、統(tǒng)一評估方法。

Q3:額!那如果運營把數據治理、數倉開發(fā)、ETL都干了,數據分析師是不是就被取代了?

A3:那不就相當于把整個數據部門搬到運營下邊去嗎。換湯不換藥。本質上,數據工作總是要有人干的,至于名字反倒不一定是“數據分析師”。

實際上,數據分析師也只是這兩年流行的名字。比如很多年前,有部經典美劇《老友記》,里邊男主錢德勒就是數據分析師,只不過那時候崗位名字叫Data Process……隨便吧,愛叫啥叫啥。我們的專業(yè)能力才是安身立命的本錢。

Q4:那不考慮復雜情況,人工智能自動識別語音,自動取數,這個能取代數據分析師了吧?

A4:不會!再說一遍,數據分析師的職責只有一部分是臨時取數,而且是數據分析師們最耗時,最討厭的那部分。如果真有這個產品,謝天謝地,趕緊給業(yè)務部門都用起來,把我們的時間釋放出來。

從老板到業(yè)務,再到數據分析師本人,大家都希望做的都是:

1、有深度的專題分析,最好分渠道、流量、內容、用戶、產品等細分主題。

2、有條理的數據實驗,盡可能剔除雜糅因素,測出驅動業(yè)務的關鍵。

3、有針對的專題模型,比如用戶響應模型、新品上市預測、品類交叉關系等。

4、有高度的策略分析,比如整體經營策略分析、外部環(huán)境分析與競爭分析。

奈何天天被亂糟糟的底層數據、無休無止的臨時取數、爛兮兮的埋點數據困擾呀,根本沒空做得很深入,真有一套AI能把基礎工作都干了,真是求之不得呀!

Q5:聽說財務有個崗位叫財務BP,她們也會做經營分析……

A5:算了吧,她們還需要數據分析師幫忙呢,如何把財務指標和業(yè)務指標對應,把財務數據和經營數據打通,本身就是個大難題。

因為財務真有統(tǒng)一規(guī)范:財政部頒發(fā)的《會計準則》。這導致財務的數據很大程度是為合規(guī)而做,而非反應企業(yè)真實情況。財務BP對業(yè)務理解還沒數據分析師深呢,大家是合作伙伴關系。

Q6:咿呀,這么說數據分析師不會被取代了???太好了!

A6:額,數據分析師不會被其他人取代,但會被一個更年輕的數據分析師取代。很多廠子,現在都是一邊裁舊人,一邊招新人,老頭子被炒的風險還是有的,所以不要掉以輕心哦。

持續(xù)學習,做不被任何人取代的數據分析師。

接地氣的陳老師
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