未来5年,这个职业最有可能被BI软件替代,网友:现在跑还来得及

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最近公司上了一套BI系统,IT部门在推行这套软件时,听到的最多吐槽是:既然让我们业务自己做分析,那还要你们数据分析师干嘛?

不仅业务有这种困惑,很多数据分析师也有:BI工具和数据分析师是不是对立的存在?

毕竟BI工具号称的:让用户自己通过拖拽的方式查询数据或制作报表,而以往这项工作往往占据了数据分析师80%的时间。

因而还有一种声音:这是把数据分析师的工作嫁接到业务人员身上吗?

但实际情况当真如此吗?

首先不可否认的是让业务自己提高数据素养已经是一种必然趋势,从各大招聘信息中就略知一二,其次让业务人员自己使用BI分析业务制作报表,确实分担了数据分析师的部分工作。

对于业务人员而言:

在数据无后顾之忧的基础上,用BI能更快响应市场的动态变化,相比较以往跟数据分析师排需求、沟通目标而言,借用BI工具能实时分析,让业务及时采取行动,大大提升了效率。

其次,企业越来越重视业务人员的数据技能,越早提高数据素养和增强个人分析能力,更有利于个人的职业发展,毕竟懂数据的业务去哪都很吃香。

通过FineBI制作的销售报表

通过FineBI制作的电商分析报表

对于数据分析师而言:

在传统模式下,一般企业都是以业务为导向,在部门合作中,更加强势具有话语权,由此数据分析师渐渐沦落为辅助部门,成为取数机器。

这就会导致干了3年的数据分析师到头来跟一个刚毕业写SQL没有本质区别。

而BI工具的推广,除了能节约个人80%的时间,从而将这些时间用于更有意义的数据管理,数据挖掘、数据建模等工作,不仅可以从重复的工作中挣脱出来,更能够提升自身的专业技能。

BI是否能取代数据分析师?

首先答案是:BI只能取代低级的数据分析师!

所谓低级就是只会取数+制作报表,这类群体将最先被业务人员使用BI工具取代,但高阶的数据分析师则前景广阔。像数据管理、数据挖掘、建设标签体系、分析营销策略、建设数据产品等存在着很高的行业壁垒,不是熟练使用BI就能胜任的,这也将倒逼数据分析师不断地主动成长为高阶人才。

其实数据分析师和业务人员有着思维逻辑的本质区别,对于同一个问题,业务人员一般通过提取指标-考虑问题-得出结论,而数据分析师则会创建数据集-汇总数据-多角度提出假设-得出结论,所以BI工具很好的兼顾了这两类群体的不同需求,这也是BI工具能够生机勃勃的基石。

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