数据分析师的广阔前景
Mr.林:数据分析作为一个新的行业领域正在全球迅速发展,它开辟了人类获取知识的新途径。
目前,数据库技术、软件工具、各硬件设备飞速发展,在这些软硬件技术与设备的支持下,信息技术应用已在各行各业全面展开,尤其是对通信、互联网、金融等行业的发展做出了巨大贡献,并且经过长期的应用积累大量丰富的数据。但大部分企业对其存储信息利用率极低。庞大的历史数据是否有价值?有何价值?是否可以综合利用分析?是否能够为领导决策提供参考依据?
回答是肯定的,数据分析这一项工作越来越受到领导层的重视,借助数据分析的各种工具从海量的历史数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,找出趋势,为决策层的决策提供有力的依据,对产品或服务的发展方向起到积极作用,有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师,但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。
小白:数据分析师如此抢手的原因何在呢?
Mr.林:一个简单的原因就是社会越发达,人们对数据的依赖就越多。无论政府决策还是公司运营,科学研究还是媒体宣传,都需要数据支持。那么,对数据有如此大的依赖,就必然导致对数据分析的大量需求。因此,将数据转化为知识、结论和规律,就是数据分析的作用和价值。
小白:那数据究竟会庞大到什么地步呢?
Mr.林:据国际知名咨询公司估计,到2020年,全球每年产生的数据量将达到3500万亿GB,打个比方,就是用普通的DVD一张一张地摞起来,可以从地球摞两个堆一直到月球。
小白:那怎样才能成为一名优秀的数据分析师呢?面对这样庞大的数据,数据分析师的职责就不仅仅是单纯的分析了,更重要的是与相关业务部门进行合作,将数据真正应用到业务中,根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用,哪些不适用,而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。这就要求数据分析师不仅具备洞察数据的能力,还要对相关业务的背景有深入的了解,明白客户或业务部门的需求,从而将数据信息化、可视化,最后转化为生产力,帮助企业获得利润。这就是整个数据“供应链”。当然数据分析师也需要理解这个“供应链”。
Mr.林:学习数据分析需要时间和经验的积累,而不能一蹴而就。在工作中运用不同的分析方法对数据进行分析,并与业务部门同事积极沟通,加深自己对整个行业或研究内容的理解,相信在两到三年内,一个优秀的数据分析师就会诞生。
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