如果你正好是一名BI数据分析师的职业现在怎么样？

如果你恰好是一名BI数据分析师或者正在准备成为一名BI数据分析师，当你看到这个标题时，你可能会开始各种不满，冷静下来！不要急，先说说我为什么这么说，如果大家有其他异议，欢迎在评论区提出！

BI数据分析师现在的职业是怎样的？

目前，在炙手可热的大数据概念加持下，尤其是在互联网巨头“BAT”的带领下，可以说这个职位还在享受着职业红利。

我一直认为这个职业可以长期处于“红利期”，但是最近在一些论坛上听到一些朋友的抱怨后，我开始对这个职业的光明前景产生了一些怀疑。

请允许我在这里插入一个故事

论坛朋友L哥是一名BI数据分析师，曾在T公司工作。工作并不复杂，甚至不简单，就是为业务人员取数据。工作一年左右，L哥觉得这份工作太机械化，对自己的成长没有实际意义，于是跳槽到A公司。

A公司与T公司不同，老板希望数据团队能够根据自身的数据和信息优势发挥预测作用，从而用数据分析的结果来指导公司的业务方向。所以，L哥对这份工作很满意，觉得这里能给他的作用，可以在这里发挥出来。

但是做了几个月后，他发现了一个问题：

L哥虽然可以通过数据分析给公司带来一些业务上的提升，但是他觉得以前从T公司取数据的时候，公司整体效率更高！

你为什么这么说？我们先了解T公司和A公司的组织架构，然后再进行分析。

T公司是一个事业部系统，数据分析师由事业部直接领导。

A公司是一个功能系统，分析师由BI团队或数据团队领导。

两家公司代表了目前企业中最常见的两种组织架构，但无论是在T公司还是A公司，BI数据分析师的职位都会遇到相应的问题。

因此，BI数据分析师成了一个非常尴尬的职位。

分公司的 BI 数据分析师面临的问题

在部门公司的架构下，BI数据分析师这个职位遇到的最大问题就是“留不住人”。

在这种结构下，所有的工作一般都是以业务为导向的，所以业务人员占主导地位。BI数据分析师自然成为辅助工作，单纯检索数据的人，被业界戏称为“茶树菇”（同名查号）。

像公司这样的 BI 数据分析师需要相对简单的技能。只要你会使用SQL，基本可以满足并胜任这份工作平台运营分析师，因为你不需要做其他事情，只要帮我调整我想要的数据即可。把它拿出来。正因为如此，招一个做数据分析五年的数据分析师和一个刚毕业写SQL查数据的数据分析师基本上没有区别。

此外，这样的“茶树菇”对业务的贡献也难以计数，因为公司业绩的增长完全取决于业务人员的数据意识，主动权在别人手中。

这不利于个人成长，没有主动性。久而久之，人只要有一点自我意识，自然不会停留更久。

这也是当初L哥在T公司工作了一年，收入还不错的情况下，也不得不辞职的原因。

并且在未来，对业务人员数据技能的要求会越来越高。甚至现在还有“数据操作”这样的职位，结合了操作职位+SQL技能。

阿里CEO肖耀子在内部分享中提到，未来阿里90%的产品经理都来自技术团队，业务人员必须掌握技术能力的趋势越来越近。

同时，因为趋势，业务人员使用BI工具会越来越普遍，所以BI工具的操作也会越来越简单！比如豌豆BI，随着时代的发展，经过十多年的沉淀，如今已经成为很多新人的首选！

职能公司中 BI 数据分析师的问题

首先，在职能架构下，数据分析师和业务部门相互独立。公司为了评价BI数据分析师的价值，不得不以数据部门根据大数据分析调整带来的业务增长作为评价标准。

目前大部分公司都是这样做的，似乎也没什么不好。

然而，许多评估或目标设定如果不清楚，就会产生不可预知的负面影响。

例如：通用电气曾经要求每家企业的市场份额都必须是第一或第二，否则它不会这样做。这被称为“最佳之一”的战略，帮助通用电气优化了业务结构平台运营分析师，实现了快速增长。

但到头来，这种策略让经理们束手无策，仅仅因为不想屈居第三，就放弃了很多好主意。经过BI大数据分析，他们发现选择较小的市场更容易实现这一策略。

这样做的后果是公司业绩增长缓慢，未来难以取得突破性进展。所以通用电气最终结束了这一战略。

原本旨在激励员工获取更多市场份额的战略，却因为大数据分析的结果，阻碍了公司获得新的、更大的市场，这难道不是很奇怪吗？

从上面我们可以理解一个问题：BI数据分析师的目标与公司整体目标脱节。

公司的总体目标是提高公司的整体绩效，而 BI 数据分析师的目标是找到满足这一条件的替代方案。由于目标错位，个人的最佳选择可能不是组织的最佳选择，导致工作场所闭门造车。

所以，正如L哥在文章开头所说的那样，当T公司用于为他人检索数据时，公司整体效率更高，因为T公司沟通及时，而在A公司则是封闭式沟通。 . GE出现这种情况的最大原因是业务与大数据分析结果不匹配。业务是完成公司的一个大方向，大数据分析给出的选择显然违背了公司的初衷。这说明了对于业务人员来说理解 BI 数据分析是多么重要。

数据+业务的未来，BI数据分析师该何去何从？

目前，只有业务或 BI 数据分析似乎才处于可持续状态。未来趋势逐渐走向中和。那么BI数据分析师的位置会不会被淘汰呢？

个人认为BI数据分析师这个职业的存在，主要是因为大数据技术的迅速崛起，而原有的人才体系中没有数据技能，所以不得已才需要这个领域的专业人才。但是随着数据技能的不断普及和提高，以及像豌豆BI这样的BI数据分析工具的不断简化，未来做BI数据分析的人可能会像我们操作办公软件一样普遍。BI 数据分析师职位可能会增加甚至消失。

支持型BI数据分析师将被具有数据分析能力的业务人员取代，面向业务的数据分析师将在组织转型过程中融入业务团队。（当然这只是预测）

因此，面向业务的BI数据分析师将逐渐融入业务功能，或者干脆成为业务人员。

数据团队中仍有部分人才掌握算法和核心数据技能，他们会更倾向于底层数据支撑和数据挖掘工作。这些职位缺一不可，需要很高的专业技能，而且还会继续存在。

在数据与业务的界限逐渐清晰的趋势下，数据分析师要么对数据挖掘的算法进行更深入的研究，要么利用对业务的深刻理解成为业务人员。

看完这篇文章，如果你身边有人是BI数据分析师，请好好珍惜！也许你不会看到它们，你看到的是“BI数据操作”。