大数据时代留给数据分析师的羁绊

简介:

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?

工具抢了人的饭碗?

很多大数据分析工具的设计起点非常高,定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。比如国云数据的大数据魔镜,功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程,功能不可谓不强大。

大数据时代留给数据分析师的羁绊

但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师,未免有些杞人忧天了。恰恰相反,大数据分析工具不是数据分析师的竞争者,而是协助者。工具本来就是为人服务的,数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能,二者相辅相成,是友非敌。

企业的支持

虽然大数据的概念已经普及,但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队,但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。

大数据时代留给数据分析师的羁绊

相对于数据管理,数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通,将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时,企业应该建立数据库并部署大数据分析工具,为了能更好地对接用户,大数据魔镜在功能桥接上,也为企业和数据分析师留有足够的空间。

从幕后到台前的转变

以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同,而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话,以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程,是靠数据可视化技术来实现的。

大数据时代留给数据分析师的羁绊

数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前,而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者,是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力,还要能提取数据精髓,并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前,这里面会需要许多技能,数据分析师的工作性质也将发生改变。

在大数据时代,数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流,响应时代的需要,数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实,大数据分析工具,数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战,但对于数据分析师来说,未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!


本文转自d1net(转载)

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
8月前
|
数据采集 SQL 搜索推荐
这才是数据分析师的最佳实践
这才是数据分析师的最佳实践
|
搜索推荐 数据挖掘 SEO
三大强者优化思维:数据分析、坚持写作、抓住重点
我们在做任何事情的时候,如果是一些比较简单的工作,我们就会很得意或者是不屑去做,但是如果遇到一些比较困难的事情的时候,大部分人都会选择退缩、害怕,在搜索引擎优化方面也是如此,一般的seo人员对于网站的优化总是轻描淡写,对于网站的布局很简单,内容也是草率的写作,没有核心主题,但是强者就会做好数据分析、坚持写作和抓住重点,后面就是静观其变网站的数据变动,并且根据这些变动进行合理的调整,不断的提升网站不足的方面。
528 0
三大强者优化思维:数据分析、坚持写作、抓住重点
|
算法 大数据 数据库
数据分析师、数据科学家、大数据专家三个职位的区别
版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/chszs/article/details/80658582 数据分析师、数据科学家、大数据专家三个职位的区别 2018.6.11 版权声明:本文为博主chszs的原创文章,未经博主允许不得转载。
1156 0
|
数据可视化 大数据 数据挖掘