數據讓一切有跡可循，信息化時代的到來，我們每天都在產生數據、創造數據和使用數據，普通人最直觀的感受就是技術變化的日新月異，是生活方式的時過境遷。

那么影響了這么多人生活的大數據從業者他們的工作又是怎么樣的，是否也像大數據的概念一樣神秘莫測呢?

今天我們就從數據分析說起，來說一說數據分析師的工作特點。

數據分析師平時都做什么?

數據分析師日常的工作可以分成兩個部分：

一個是定量的調研，例如用戶刷卡金額達到多少時提醒辦理分期，再比如用戶申請信用卡時給多少的額度，一般的大公司會有較為完整的數據體系，因而有比較強烈的動機來分析消費者的日常行為;

另一個是宏觀類的分析，例如分析90/00后消費習慣，分析消費者外賣平臺的選擇情況，部分有統治力的大企業很擅長整合業內資源，也有強烈的動機來完成對于行業的分析研究。

數據分析師的工作體驗如何?

數據分析師一般分為初級、中級、高級三個階段，

初級的工作需要整理Excel表格、寫SQL查詢數據、用R語言分析數據模型等工作，這部分工作本身是非常耗費精力的，要應對很多繁雜的工作內容，但卻是每個數據分析師的必經之路;

中級開始承接一些分析的專題，例如為什么某個品類的銷售額下降了，每個季節可能的爆款產品是什么，這個階段需要你有較好的溝通能力和分析能力，需要讓外行也能聽得懂你的分析結果;

高級要求能夠建立項目，通過某種方式讓大家來認可你的工作能力，例如完成一套算法能夠有效提升產品銷量，不能讓數據停留在報告中，而是能夠產生真正的收益。

框架設計不合理：一般來說一個好的數據分析框架在設計的開始都要考慮到要長期使用的需要。雖然說我們可以隨時調整框架，但隨著數據越積越多需要做調整的代價就越大，而且在做出調整后還需要同時記錄新舊兩套系統來確保數據不會丟失，時間久了不但大大降低工作效率還很容易出錯。因此在設計的開始我們最好把框架設計好，而其中一個簡單有效的方法就是我們把所有能獲取的數據放在同一個可延展的平臺，我們只要確認這個平臺可以裝得下所有將來可能用到的數據且跨平臺也能運行起來就可以了。通常這樣的原始平臺能至少支撐一到兩年。

忽略成員對數據的理解：在實際的數據分析中，一部分公司以為把數據提交給Mixpanel，Kissmetrics、Google Analytics等進行分析就萬事大吉了，但事實上卻忽略了團隊中的成員能真正解讀這些數據的內在含義，其結果只會導致產品團隊盲目的繞開用戶需求開發新產品，盡管有時能取得成功但也是對用戶的真正需求并不了解。因此我們做的是要經常提醒團隊里面每一位成員多去理解這些數據并更多的基于數據來做出合理的決策。另外我們可以通過建立自助使用的數據平臺來解答開發人員在開發中的對數據不了解的疑惑，在很大程度上可以避免以上的情況發生。

大數據技術為企業的財務管理工作帶來了新機遇與新挑戰，企業的管理者和經營者需要對財務管理工作模式的變革趨勢予以綜合考慮，并結合大數據技術實現對財務管理工作理念和管理方法的有效創新，在順應現代化信息時代革新趨勢的基礎上充分的滿足市場環境的轉型需求，并制定完善的財務管理措施強化企業的核心競爭能力，使其能夠在激烈的市場環境當中得到穩定發展。企業需要對基于大數據時代背景的財務管理挑戰予以高度的重視，與時代革新趨勢保持良好的適應性，通過積極創新和勇于探索，提高數據信息處理效率，為企業帶來良好的經濟效益和社會效益，實現可持續發展的目標。

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