您的企业需要数据分析师的几大理由？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-05
商业智能软件已经改变了所有这一切
突然数据并不是企业看门人的财产，或者不是有权从他们那里订购报告的人，突然任何业务主管都可以连接到她的数据，建立仪表板，并实时查看推动业务发展的统计数据，那么这对数据分析师意味着什么呢？他们的工作有多余了吗？还是用更具挑衅性的术语来表述-是时候解雇您的数据分析师了吗？剧透警报，答案是否定的，自助式商业智能软件使业务主管可以自己做很多事情，探索数据，确定趋势并监控KPI，但是与此同时，数据分析师的角色比以往任何时候都变得至关重要，您的公司需要他或她准备数据进行分析，以及进行更高级的统计分析和数据建模，对于这些任务，您仍然需要专业的技术人员。
大众DIY数据发现
首先让我们看一下BI软件可以做什么，即使没有数据分析，统计或计算机科学的背景，这些功能在任何合理的BI软件工具中都应被视为“即插即用”功能附带说明，如果您的公司中有BI系统，并且仍然需要IT来完成这些任务，那么可能是是时候寻找新的了。
概述您的业务： BI软件使您可以从鸟瞰图和详细信息中查看组织中发生的事情。它使您可以在一个地方查看所有数据，并使用它来发现趋势和整体发展。创建这种类型的报告以前需要一个可以将数据成型为可用形式的人，但是现在情况不再如此。
跟踪KPI：非技术用户可以针对预定目标实时监控指标，而以前的分析师或IT专业人员则必须手动执行这些计算，识别优点和缺点，拥有一个集中的存储库并查看数据可以使管理人员了解公司中哪个部门或区域的绩效良好，哪个部门或区域的绩效不佳，并实时采取相应的措施。
数据发现：与静态报表不同，BI仪表板使您可以深入研究数据并对其进行近距离和个性化查看，还可以搜索不同业务流程之间的联系，再一次，如果没有一个知道如何与数据及其各种存储库“对话”的人的帮助，以前就无法实现这一目标–但是由于该软件现在可以自行执行此操作，因此该功能已成为业务用户领域的一部分，非技术人员有能力自己执行所有这些任务的事实可不是一件容易的事，几年前这几乎是无法想象的。但是，有一个原因是我们没有在失业线上看到大量的数据分析师实际上，事实恰恰相反。
为什么还需要数据分析师
尽管商业智能技术取得了进步，但是在涉及更重的数据分析方面并真正利用组织所拥有的数据的全部功能时，仍然无法替代熟练的数据分析师。这些是无法完全自动化的任务，例如，数据准备在对数据进行分析之前，必须先对其进行清理，集成和规范化处理，尤其是当数据来自多个高度不同的来源时，尽管BI软件应允许业务用户执行简单的联接而无需掌握SQL的复杂知识，但更复杂的源数据通常需要更多的工作才能准备就绪。敬业的分析师，知道数据的来龙去脉及其基础结构，是从事这项工作的理想人选。
管理复杂的数据模型：处理大数据时，尤其是不仅是在企业内部而且还从外部源生成的数据，您不能简单地将其馈送到系统中并希望获得结果。您需要有人将小麦与谷壳分开，并找到有效而有效的方式连接这些庞大的数据集，在这里，人为因素将再次发挥作用。
先进的预测分析：除了了解您的企业到目前为止所做的事情之外，分析数据还可以提示您未来的可能性。这需要统计知识，以及对业务本身和影响业务的各种因素的复杂了解。现代软件可能很聪明，但没有人为干预就不足以实现这一目标。
有效地传达结果：处理复杂的数据和统计分析时，您不仅需要了解如何获得真知灼见，还需要知道如何以一种易于理解和理解的方式进行传达，以使公司中的每个人都可以理解。需要数据分析师将这些复杂的概念转换为清晰的演示文稿，并提供可行的建议。
突然数据并不是企业看门人的财产，或者不是有权从他们那里订购报告的人，突然任何业务主管都可以连接到她的数据，建立仪表板，并实时查看推动业务发展的统计数据，那么这对数据分析师意味着什么呢？他们的工作有多余了吗？还是用更具挑衅性的术语来表述-是时候解雇您的数据分析师了吗？剧透警报，答案是否定的，自助式商业智能软件使业务主管可以自己做很多事情，探索数据，确定趋势并监控KPI，但是与此同时，数据分析师的角色比以往任何时候都变得至关重要，您的公司需要他或她准备数据进行分析，以及进行更高级的统计分析和数据建模，对于这些任务，您仍然需要专业的技术人员。
大众DIY数据发现
首先让我们看一下BI软件可以做什么，即使没有数据分析，统计或计算机科学的背景，这些功能在任何合理的BI软件工具中都应被视为“即插即用”功能附带说明，如果您的公司中有BI系统，并且仍然需要IT来完成这些任务，那么可能是是时候寻找新的了。
概述您的业务： BI软件使您可以从鸟瞰图和详细信息中查看组织中发生的事情。它使您可以在一个地方查看所有数据，并使用它来发现趋势和整体发展。创建这种类型的报告以前需要一个可以将数据成型为可用形式的人，但是现在情况不再如此。
跟踪KPI：非技术用户可以针对预定目标实时监控指标，而以前的分析师或IT专业人员则必须手动执行这些计算，识别优点和缺点，拥有一个集中的存储库并查看数据可以使管理人员了解公司中哪个部门或区域的绩效良好，哪个部门或区域的绩效不佳，并实时采取相应的措施。
数据发现：与静态报表不同，BI仪表板使您可以深入研究数据并对其进行近距离和个性化查看，还可以搜索不同业务流程之间的联系，再一次，如果没有一个知道如何与数据及其各种存储库“对话”的人的帮助，以前就无法实现这一目标–但是由于该软件现在可以自行执行此操作，因此该功能已成为业务用户领域的一部分，非技术人员有能力自己执行所有这些任务的事实可不是一件容易的事，几年前这几乎是无法想象的。但是，有一个原因是我们没有在失业线上看到大量的数据分析师实际上，事实恰恰相反。
为什么还需要数据分析师
尽管商业智能技术取得了进步，但是在涉及更重的数据分析方面并真正利用组织所拥有的数据的全部功能时，仍然无法替代熟练的数据分析师。这些是无法完全自动化的任务，例如，数据准备在对数据进行分析之前，必须先对其进行清理，集成和规范化处理，尤其是当数据来自多个高度不同的来源时，尽管BI软件应允许业务用户执行简单的联接而无需掌握SQL的复杂知识，但更复杂的源数据通常需要更多的工作才能准备就绪。敬业的分析师，知道数据的来龙去脉及其基础结构，是从事这项工作的理想人选。
管理复杂的数据模型：处理大数据时，尤其是不仅是在企业内部而且还从外部源生成的数据，您不能简单地将其馈送到系统中并希望获得结果。您需要有人将小麦与谷壳分开，并找到有效而有效的方式连接这些庞大的数据集，在这里，人为因素将再次发挥作用。
先进的预测分析：除了了解您的企业到目前为止所做的事情之外，分析数据还可以提示您未来的可能性。这需要统计知识，以及对业务本身和影响业务的各种因素的复杂了解。现代软件可能很聪明，但没有人为干预就不足以实现这一目标。
有效地传达结果：处理复杂的数据和统计分析时，您不仅需要了解如何获得真知灼见，还需要知道如何以一种易于理解和理解的方式进行传达，以使公司中的每个人都可以理解。需要数据分析师将这些复杂的概念转换为清晰的演示文稿，并提供可行的建议。
因此暂时不要解雇您的数据分析师,实际上您可能会考虑给他或她加薪– BI软件将使他们免于繁重的工作，并为他们提供了处理更高级（有趣）任务的机会。
商业联合会数据分析专业委员会
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