CDA：数据分析师运用“大数据思维”助力数字化转型

近年来，数字中国建设不断向前推动，同样，在后疫情时代的复工复产中，大数据更加发挥强劲的发展动能和更加广阔的发展空间：在数字经济、技术创新、网络惠民等方面不断取得重大突破，有力推动数字化转型迈上新台阶。

在大数据应用价值不断凸显的今天，数据分析师作为一个全新的第三方服务行业，已经遍布在全国各省市，正在践行以“大数据思维”助力政务数字化发展、企业数字化转型、教育数字化应用，围绕数据的深度分析、业务场景构建、深层次的咨询等，以大数据思维帮助企、事业单位实现数字化转型并提供行之有效的战略决策。

CDA数据分析师认为，数据分析师的“大数据思维”，可帮助企业的运营将会从传统粗放型向精细化转变。大数据的精准营销对场景、商品和消费者进行大数据分析，在最合适的场景给消费者提供最有需要的商品和服务。让畅销商品存货足，滞销商品不积压；通过大数据的分析，发现生产、销售、物流等过程中无价值或存在资源浪费的环节、行为等，进行调整优化，进而提升企业运营流程效率，并且节省企业运营成本；大数据技术会将用户购买、使用和评价某种产品的行为记录存储，通过大数据分析得出该区域的用户行为偏向，并指出该区域的潜在客户分布区域，引导企业挖掘新客户。

对于数据分析师岗位需求，CDA数据分析师在《上半年数据分析人才及CDA持证人行业报告》（以下简称《报告》）中指出，纯数据岗位行业跨度138个行业左右，覆盖常见的计算机软件、电商、互联网等行业。考虑TOP4行业主要依托于线上系统管控日常经营活动，企业数据流转需要具备数据技能的人才支撑；数据赋能类岗位行业种类跨度143个行业略高于纯数据类，其中电商行业占比最高，主要受电商本身工作环境离不开线上系统的影响。相比于纯数据类，TOP20的行业更分散，不再集中于IT相关行业，金融业、轻/重工业、零售业、服务业等均有涉及。

《报告》指出，目前，市场上和数据相关的岗位主要划分为两类：纯数据岗位和数据赋能岗位。纯数据岗位的职责主要集中在数据处理、业务建模、数据可视化、数据平台搭建，主要就职于公司的数据部门。在企业数字化转型的进程中，不同行业不同岗位纷纷提出数据分析的技能要求，这使得数据赋能的岗位更加多样化。通过分析至数据相关招聘职位，《报告》发现第二类数据赋能职位以24%的增速增长至47%，与第一类纯数据类岗位占比仅差6%，就业市场上纯数据的岗位正向数据赋能岗位倾斜，并逐步渗透至企业的各个部门。

数据相关岗位划分 供图：CDA数据分析师

《报告》认为，数据分析作为一个高速发展的领域，且对于从业者的学历背景包容性大，求职者缺少职业等级证书的支撑很难证明数据分析软硬技能的掌握程度。CDA数据分析师根据市场需求将数据分析能力划分3个级别，分别指出各级别的软硬性要求，硬性要求指工具软件的掌握程度和目前市场上数据岗位要求保持一致，软性要求即为数据分析人才的硬性考核，分析方法、业务、结果展现的能力。求职者若想提升软性技能，只能通过大量的分析案例训练，理解不同业务背景下分析方法论的应用。而目前市场上提供培训认证主要关注工具的使用，而非切合实际业务场景的应用，这将导致新人出现看到数据无法开始工作的尴尬局面。

因此，对致力于从事数据分析师行业的初级人才来说，系统的数据教育必不可少。在CDA数据分析师看来，培养一名合格的数据分析师，需要让其掌握精准学习这些技能：理解数据库：如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力；掌握数据整理、可视化和报表制作能力：这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助分析师迅速学会分析；懂设计：在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。

近年来，数据分析师职业正朝着更加多样化、系统化、科学化角度发展，随着我国数字化转型进程加速，对数据分析师需求增加，对行业的规范和可持续发展也起着促进作用。正如CDA数据分析师董事长兼创始人赵坚毅所说：“现在大数据行业人才稀缺，再细化到垂直行业的大数据人才是更加稀有。CDA希望通过与高校的合作，能够将我们丰富的社会资源与高校的发展需求进行有效的对接，为学生的就业铺平坦途，为大数据落地到具体的行业当中去而努力的践行。”

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