之所以想到要寫這個題目，是想到了“目標論”：一個人如果想要做點什么的話，先要有明確的目標。這是燈塔，是指南針，不可或缺。在職場上，每個人都應該有自己的燈塔。清楚的知道自己身在何處，自己想要去向何方。如果不容易回答，就思考這個問題：五年后，你若離職期望拿到多少薪酬，應該具備什么能力，這五年如何實現這個小目標。
數據分析師，在經過幾年積累后，可能會有兩條路線：一條是偏業務線，對業務有深刻理解的商業分析師；一條是偏技術線，走向鉆研數據算法和應用的數據科學家。本篇就談談偏業務線的商業分析師的進階之路。
1.商業分析師是什么？
目前市場上招聘的“商業分析師”崗位職責要求跨度非常大，有做戰略分析的分析師，有做產品分析、運營分析的分析師，有做BI系統的分析師，還有做行業研究調研的分析師。這與行業蓬勃發展有關，是大數據興起的結果產物。
隨著數據普遍應用，各行各業都在招聘數據分析師，有天然拿數據說話的券商、投融資行業，有海量數據可供分析的互聯網、通信、銀行業，有想轉型的傳統制造業企業，也有新興的移動互聯網創業企業。而入場的主流數據分析師要么有數學、統計學、財務專業背景，要么有編程計算機理工科背景，當然也有半路出家的其他從業者。供需對比，供應方，一個優秀數據分析師起碼需要三五年的積累。而需求企業同時大量興起，自然供不應求。人才缺口大，人才工資高。這是需求定律。
市場上對商業分析師定義五花八門，我對商業分析師定義是：商業分析師是企業的大腦，是企業決策的智囊團，是謀士、軍師的角色。雖然商業分析師不直接帶隊打仗，但在戰術謀略，排兵布陣是有著關鍵性話語權的，是影響企業成敗的關鍵人物。
2.年薪五十萬的商業分析師的核心技能有哪些？
既然要談“目標論”，五年后年薪目標定位起碼要50萬左右。那這個水平的商業分析師核心技能都有哪些？
筆者整理了二三十份同水平的商業分析師職責要求，總結如下：
1）行業調研分析，洞察商業機會能力
這類能力在大型企業內部孵化器階段要求較多。這時商業分析師首先是一個行業分析師：能夠深入調研行業內基本情況、競爭格局、商業模式等，提供有價值的行業分析報告；關注行業前沿動態，具有敏銳的商業嗅覺，從產品、技術、用戶等角度洞察到行業發展趨勢和商業機會。
2）以數據指導戰略方向決策
這時商業分析師是一個戰略分析師，基于對行業分析理解，運用商業分析基本知識和分析框架，搜集整理加工量化、非量化數據，產出對戰略決策有指導幫助的商業洞見。
3）數據運營，指導優化產品，運營，推廣策略
行業分析、戰略分析需要深刻的業務理解，不是所有數據分析師都能接觸到。更多的數據分析師工作職責是指導產品優化，指導運營，指導推廣策略的分析。起初是一個小產品，一條小業務線的分析，分析結果有誤差也不會對公司經營產生多少影響。分析經驗日臻成熟后就會負責公司核心業務的分析。
4）搭建業務監控指標體系，洞察業務問題，提升運營效率
這種能力常常在初創企業、新開業務線或者剛剛建立數據系統時需要。對商業分析師要求仍然側重在業務理解，能夠理解當前業務邏輯，掌握關鍵環節，梳理業務流程，做到業務指標監控或預警。
5）提煉數據產品需求，落地成數據產品能力
目前由于數據源、數據系統的割裂，很多數據的交互仍然需要線下傳輸收集整理，數據分析師很多工作仍處于手工階段。對于常規分析，形成數據產品，提高數據分析效率，也是數據分析師基礎工作的一部分。
高階的數據產品需求，既能保證現有工作高效完成，又能超前涉及到未來可能的手工分析需求，同時還不能過于冗余以防降低數據傳輸速度，占用過大內存資源。
如果是數據分析經理方向，還需要掌握數據應用前沿產品及應用方向，不斷提升數據分析效率。
6）數據分析工具熟悉掌握
當然，熟練掌握各類分析工具是基礎。入門級的工具包括Excel、Sql等。進階級工具包括：R、Python、Hive等。要熟練掌握進階工具，還需要了解統計理論，掌握常用的數據分析方法、數據挖掘方法等。
再精煉些，可總結為三點：
1.掌握數據分析工具和方法
能夠使用各類工具搜集、整理、分析數據，先掌握小數據分析工具，如Excel、Sql，再逐步上手大數據分析工具。
2.發揮數據價值，提升業務效率
能夠發揮數據價值，可能是洞察業務問題，可能是優化產品，優化運營，優化推廣策略等，這些都要求對業務有深刻的理解。
行業分析、企業分析、商業模式分析、產品分析、運營分析、營銷分析，需要的業務知識不盡相同。
3.數據產品化，提升分析效率
讓數據發揮價值，更高效率的方法，就是產品化。一個人的工作讓一個部門受益，產品的使用人數越多，效率提升就更大。
精通以上每一種能力，都絕非朝夕功夫。這就是五年后你要達成的目標。達成路徑、時間分解都難不倒做了多年數據分析的你。祝你每一天精進一點點！
#薔薇記#： 記錄生活之美和智慧之妙。
這是薔薇石原創的第88篇文章。
