如何成为顶尖的“数据分析师”

这几年越来越多的小伙伴涌入数据分析行业，呈现出井喷现象。每每有读者和学员问我如何转行、行业发展前景和个人发展路径，我都会提醒大家大家透过现象看本质，不要只是被表面光环迷惑，这几年数据分析岗的看似的火其实依托于互联网行业、依托于各大培训机构的吹捧。

但实际上呢，数据分析入门并不代表成功，只是一个起点，和每个岗位一样，做个三年五年也会有实实在在的瓶颈。比如，低水平重复的报表、取数工作会被工具和机器取代；比如，数据分析主要集中在互联网、金融、消费类行业，在其他行业还很难施展拳手；比如，在大部分公司不是核心部门，长远看会阻碍大家的发财致富路......

不过，三百六十行，行行出状元，顶尖的“数据分析师”在各大行业还是相当稀缺的，并且当下企业数据化的形势不可阻挡，机遇还是有的，如果真心想在数据这个行业发展，不妨看看这篇文章，了解一下分析师的发展（致富）路径，对自己的职业判断有益无害。

回到话题，如何成为顶尖的数据分析师？
这里分享一位我朋友（老张）真实的经历，看看一个顶尖的数据分析师如何在公司内部发挥价值。

老张在一家医药公司，有一此公司在开经营分析会时发现旗下一家子公司连续多月出现亏损。总经理询问了各订单的成本、毛利数据，各部门并没有拿出可靠的数据和报表，只是凭经验大概说了几个数字，分析原因也是各种“甩锅”。

总经理雷霆大怒，找来财务和数据部门的老张，下令全面分析子公司经营问题，要求对经营生产数据全面透明。

1、了解业务，需求调研，明确问题

影响利润的因素十分复杂，老张自己又不了解子公司业务，于是和财务部的领导沟通，决定先将财务核算过程中涉及到的基础数据理顺。并在这个过程中，充分根据业务型数据分析师的工作流程，对问题进行多次梳理和确认。

如何成为顶尖的“数据分析师”？10年前辈万字经验
2、明确上意，问题分析

众多问题里，老张发现领导最关注的是订单的收率是否亏损。沿着这个思路，他发现关键的问题是：由于生产过程数据拿不到，财务没有办法实现每个订单的核算，自然难以发现订单生产中存在的问题。

3、拆分问题，确定数据、指标、报表

没有直接的数据无法分析，此时需要IT和生产部门的配合。多部门的配合更需要了解各部门能提供什么，财务部门到底需要什么成果。

于是，老张在和财务部门明确分析的需求后，帮助梳理了要分析的指标、制定了分析模型、设计了几张报表：为业务部门设计成本和损失自动核算的报表；为管理层设计毛利、损失成本等核算指标，并能下钻分析到具体生产数据情况。

然后交由IT和数据部门一起开发。

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4、下情上达，推动业务落地

结合需求和后续的业务调研，抽取了订单盈利损失情况，异常订单情况等数据信息。和总经理和财务部门领导进行了初步讨论，数据引起了总经理的重视，开展了项目会。提炼了下图经营的关键指标项，并且将压力下放到公司综合部，生产等部门，形成日常汇报的关键指标项和预警指标。

如何成为顶尖的“数据分析师”？10年前辈万字经验
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看到这，了解这个行业的读者应该发现，老张在做的事已经远不止一个是分析师那么简单，已经有一点在推动公司数据化改革的意味。没错，这类角色我们在业内一般定义为数据运营官，从发现问题、分析问题、解决问题，进而能够推动业务、推动管理层决策，影响公司重要部门和公司整体的经营。所谓普通数据分析师和数据运营官（或者有的公司是数据部门leader、高级商业分析师），这里恰恰是一个分水岭。

继续看看老张后面是如何做的。

5、优化数据分析成果

通过这一次项目，张同学对老板关心的订单核算数据、生产管理数据、质量管理数据三个模块进行可视化报告展示，并将其固化成了日常的分析看板。

另外，老张还针对接单测算和实际生产设计了一套对应的流程，实现自动核算财务、生产数据指标，增加了数据的准确性，及时性。下图是“一单一核算”报表，点击制造号可以显示各种核算过程数据，核算规则。

如何成为顶尖的“数据分析师”？10年前辈万字经验
客户收益分析。根据边际毛利，将客户进行分类统计，清楚的了解各种级别客户在公司所占的比例，为领导决策提供依据。后续又根据RFM模型将客户进行细分，将客户分类成大客户、重点客户、普通客户、问题客户等，进行针对运营。

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6、持续影响，帮助子公司扭亏为盈

经过数据分析，领导的经验判断有了多方面的数据佐证，有些订单的收率确实较低，投料不规范，操作造成的损失偏多。为了避免此类问题的发生，原本停滞的IT建设又开始持续投入，加大生产线上的各种业务系统部署，采集数据，监控生产物料的投放，精细化管理，让数据驱动效率的提升，成本的控制。

领导评价说：“数据分析，让我对于生产过程存在的各种问题有了比较清楚的认识，才能准确采取措施，提升企业的盈利水平”。

目前子公司基本实现了扭亏，而且每次开经营会，都会使用数据部门提供的数据报表进行生产经营分析。

目前，领导十分认可老张的能力，关键是逐步认可了数据的价值。

以上，通过数据分析助力业务部门的决策和发展，帮助公司带来实际的效益，这都是顶级数据分析师要做的事。
如何将问题转化为具体举措落地的。