从2010年开始大数据的风口突然火了，许多人开始关注这个垂直的领域，我的粉丝也在时代的催促下，实现了指数倍的增长，微博@数据挖掘与数据分析 从2010年的10万，到现在的150万，微信公号从2016年的5万，到现在的27万，2017年7月成立的高效学习社区爱数圈，经过一年多的成长，也拥有了6500人的社群，还是要感谢这个时代，感谢大家的支持
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数据分析在企业中的职能过渡大概有几个阶段
第一阶段：
乙方服务为主，很早的时候企业没有固定的数据分析师，很多是通过第三方机构来对企业做一些数据分析的服务，因为很多企业不懂数据分析，不知道数据分析能给企业带来什么变革，慢慢的大家意识到数据分析的重要性，开始组建自己的数据系统，也开始搭建自己的数据分析团队
第二阶段：
我习惯叫中心化团队，简而言之，就是所有的数据分析师在一个组织建构下，向企业内部不同的部门做数据分析成果的输出，这样做从一定程度上提升了，企业高层对数据应用的重要性，但也面临很多问题，很直白的一点数据分析师出具的成果不是业务方认可和所需要的，也面临时效性的问题，于是企业的各个部门开始建立自己的数据分析团队
第三阶段：
去中心化团队，就是让数据分析师在不同的业务部门里面去做数据分析，从架构上来讲，这样数据分析师可以很好的理解业务，了解业务所需，从而形成对业务深度、广度的思考，产生一些系统性、针对性强的报告，但这个阶段存在很大的一个问题，就是部门之间的数据口径和标准化是不一样的，甚至大家计算出来的UA\用户数这类基本的指标数值都是不一样的，所以很多企业的架构下现在是混合型
第四阶段
中心化+去中心化的组合，这样做的前提只有一点，让企业所有的生产数据统一在一起，统一的管理，避免数据打架的问题，让大家用统一的标杆去衡量，这样才能从宏观到微观进行对比，让数据放在一个标尺上
让中心化的数据分析师更懂数据，让去中心化的数据分析师更懂业务，无论是从技术、工具、业务都能很好的融合，从而带动整个企业的数据化运营建设
那么第五个阶段是什么？我叫它未来吧
其实数据分析师这个职位经过多年的发展已经在企业中不是一个专门的职业了，而是成为职场必备的一种技能，大家经常会看到，招聘产品经理的需要懂数据分析、招聘运营的要懂数据分析、招聘财务的要懂数据分析，所有以后专业的数据分析师很有一大部分会消失，消失是不掉的可能就是程序员式的数据分析师
记住一点，数据分析只是一种工具，不过是这种工具不像excel、sql、python那样冰冷，要用思维去操作的工作，而数据分析这种工具是要实现自我迭代，把整个数据分析的闭环自我打通，大家可能在企业中都意识到，做闭环很难的，因为要跨很多部门，但是要打通自己得工作还是很容易，比如产品经理用数据分析去迭代，比如运营用数据分析去自我迭代，比如HR用数据分析去自我迭代，这样真得很可怕，他们会不断的修正自己得思考，不断去修正自己的判断假设，慢慢他们就成为企业的独秀
很多人会问这个阶段什么时候会到来，我想应该很快，每一次寒冬的到来都是一场职场技能的洗礼，也许你不掌握，下一个要洗礼的就是你
在这种过渡的阶段下，我们应该如何让自己高效的去掌握数据分析？
在风口和需求的促使下，产生了很多在线教育机构，来做数据分析人才的输出，这对小白用户来讲，他们很难判断那些是自己想要的，那些是数据分析必备的，那些是入行以后必须要提升的：
教大家几个选课的标准：
1、 选课的时候看老师的背景
一定要找有企业实战背景的，比如BAT从业经历，这点很重要，很多坑他们踩过，而不是找一些技术背景出身的，他们对数据分析的理解是不一样的看这些还不够，很多人只是信服他们的从业背景，觉得讲师背书很厉害，从而过渡信任，这时候要看这些讲师有没有别的输出，互联网时代这么发达，一看讲师有没有自己写相关的主页，二看有没有自己写这方面的书籍，三看讲师有没有自己的一些文章或者观点输出，这些至关重要，钱都来之不易，多做一些调研，多做一些分析，让自己的钱和时间都花在刀刃上
2、 不要信服一门课就可以搞懂数据分析
我们经常看到一些0基础入门的课程，很多初学者学了以后感觉都懂，也很有见识，可是一到应用的时候，又回到了解放前，无从下手，数据分析师是一个入门很简单，深入很难得职业，需要不断的自我知识迭代，业务变化和市场模式变化太快了，靠一套模式和思维去玩数据、用数据、看数据，迟早你会迷茫，再回到原点，它只是一个有判断的工具
都叫数据分析师为何薪资差异那么大？一门课你就能拿到高薪？这比买×××看起来更容易，大错特错，一定要从思维、应用和知识储备上去突破，在职场不光是拼技能、拼实力，很多时候是拼沟通、拼思维、拼执行力
