数据分析师如何避免成为业务的"取数机"？

数据人学习平台上线及突破数据分析师瓶颈的方法

作者介绍: 作者杭州@阿坤，一名母婴电商行业数据分析师和数据产品经理，专注于电商数据驱动增长和数据产品建设，同时是“数据人创作者联盟”成员。

前言

许多数据分析师在一年左右的工作后，会感到困惑和压力。他们经常被业务需求缠身，导致重复劳动和加班，却未见自身能力增长。对于突破这一瓶颈，文章提出了建议。

01 砍掉无效的需求

砍掉无效需求的目的是提高业务效率，避免在错误的方向浪费时间。砍需求需要清楚业务方需求背后的目的，排除伪命题需求，并且要能判断提出的数据需求是否真的能解决问题。砍需求的最终好处是提升了业务合作质量，使数据分析师由取数工具人转变为业务迭代参与者，真正实现数据驱动业务增长。

02 建立完善的数据报表体系

建立数据报表体系能够避免重复性的数据请求，节省时间。一个良好的报表体系是业务方分析思维的工具，帮助其自行分析问题并找到解决方案。推荐使用OSM模型构建报表体系，以监控业务现状并指导业务分析。

03 深度参与业务重点项目

数据分析师应深入参与重点项目，不仅仅是提供数据支持，而是主动寻找问题并提供解决方案。这样能提升数据分析师在业务方眼中的价值，并促成更多有意义的分析任务。

04 总结

避免成为“取数机”的关键在于深入理解业务本质，具备产品sense和运营思维。数据分析师需要思考业务核心，了解管理层关注点，并能从运营角度出发，找到指引业务发展的北极星指标。

作者还推荐了一本书《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》，供想要了解更多数据知识的读者参考。