最近数据圈很流行被叫“茶树菇”...
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刚入行时，
期待自己将来用数据治理未来
后来发现，
自己早已沦为“无情的取数工具”
IT圈子这几年来有个流行的称号叫“茶树菇”，谐音查数姑，这个称号正是很多IT工作者当前工作状态的真实写照。
每天奔波于帮业务导数据、对需求、做报表……看似忙忙碌碌，实则工作重复低效，没有任何成就感可言。事实证明，不管是行业资深还是萌新，都有人把数据分析师做成了“茶树菇”：
@Shark
30岁 产品经理
前两天，我一个前同事很恼火，她说现在已经找不到工作的价值感了。一天到晚就是查数、查数、查数！我抽空、加班，专门为了这次活动一个分析报告，运营也不爱看；最后还是根据运营自己的意思去搞活动。而且，那个报告也不是我想说的，也不是我的观点，是被阉割的结果。这是运营在拿我的数据印证他想说的话而已。他们只是把我们当做提取数据的机器而已。
后来她还说，现在想换工作，往上走一走，可是找不到合适的。她已经快没信心了。
看到这个问题突然意识到，似乎自己已经成为茶树菇好多年。当初选择国企上班就是希望能拿到一份稳定、单纯的工作。
事实也的确如此，每天的工作就是把业务那边提出来各种乱七八糟的数据需求列出来，然后在逐一提取整理好就OK了，在我们这种单位会一点简单的SQL、EXCEL就够了。
什么数据分析结果大家都达成了默契，也都不太提了，我一个40多岁的老阿姨你能指望我给你分析出什么花来。我现在关心的中午吃啥、周末带孩子去哪儿、小红书找找适合女性的活动项目来丰富我无聊的生活。
@寒姐
40+岁 国企
@梦梦
27岁 500强
在这家公司做了五年了，从实习开始觉得这个岗位很有使命感，觉得数据分析可以去发现数据背后隐含的一些秘密，然后指导其他部门改善流程、做很多有价值的事情。就像打游戏一样，“数据分析师打辅助，业务打主攻，拿人头”。
后来我发现，我每天所有时间都花在乐此不疲的跑着SQL取数。以前大家都叫我“小梦”，现在叫我“表姐”（呵呵）。
业务线各个节点都有不同的分析需求，每天一上班微信上就是各种乱七八糟的需求和领导一拍脑袋要的数据，根本没有其他的精力用于探索数据背后的逻辑，仅仅是应付这些需求沟通就忙不过来，更不用说细致的分析了，到最后只能按照需求取数进行最快速的反馈，不然业务还会叽叽歪歪的投诉怎么这么慢，支持不到位。拿着几千块的工资，过着995还“秃头”的生活。
从上面三位不幸沦为“数据工具人”的情况不难看出，造就如此境地，其实是有共性原因的。
从客观环境上来讲，很多企业最主要的问题就是信息化的程度不高，能获取数据的信息很有限。去做很多体系化更丰富或更立体的分析报告时，要有大量的数据资源做支撑。从而导致这些数据分析师在工作状态或职业成长方式会存在很大的问题。
从主观环境上来讲：数据团队很容易脱离业务，然后过于独立。数据从业人员基于这种环境下去做的时候，一直都是做着我可以做的事情，而不是我应该去做的事情。比如说业务部门提的需求是取数，数据人员觉得做取数就可以了。但除了取数之外，数据分析师更重要的其实是在分析层面上。
知道了原因，做好这三点避免自己成为永远的工具人！
对标公司的经营战略
当我们希望通过数据去驱动业务部门时会发现，其实业务部门都有自己角度的思考，每个人的出发点肯定是不一样的。因此单靠数据部门去拉起大家，是不现实的。
所以，数据分析的出发点应该是基于公司整体的利益和业务部门达成一致，并且一同思考接下来的战略目标是什么。根据战略目标，拟定数据分析师可以做的事情，从而和业务达成一致。
化被动为主动，输出战略上的数据可为的价值
首先要把每个部门都当做数据分析部门调用到的资源，利用跨部门的资源去解决每个部门目前的痛点和存在的问题；
第二，在每个部门制定策略时，就做好数据分析的计划。数据分析最容易发生价值的场景，就在于每个业务部门去做决策的时候。如果那个时间点能够把数据分析的意识建立起来的话，后面就不会出现很多冗杂无效的数据分析需求；
第三，在每个部门落地策略的过程中，寻找需要的数据支持。把数据分析的工作从被动需求变成主动引导业务部门用好数据。对于数据分析师而言，工作时明白自己“应该做什么”，而不是“可以做什么”。
找到以一档百的终极武器，自助分析工具
作为数据分析师，以一档百的终极：自助取数平台。通过IT集中数据管控来进行数据分发，做好后台数据治理，存储到平台中，让业务通过平台自助完成取数工作，也就是我们现在的BI平台，这样数据分析师就可以省下一大部分的取数工作，业务也不用总是提需求等排期，可以很快的拿到自己想要的数据，达到双赢。
图片来源于网络
总的来说，作为一名数据分析师，要时刻铭记数据分析的定位，不是自己的定位。工作做到位的标准不是完成了多少取数的需求，而是要看到底为业务的痛点做到了什么程度，到底是有没有解决业务的痛点，才能避免“数据工具人”的结局。
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