之所以想到要写这个题目，是想到了“目标论”：一个人如果想要做点什么的话，先要有明确的目标。这是灯塔，是指南针，不可或缺。在职场上，每个人都应该有自己的灯塔。清楚的知道自己身在何处，自己想要去向何方。如果不容易回答，就思考这个问题：五年后，你若离职期望拿到多少薪酬，应该具备什么能力，这五年如何实现这个小目标。
笔者拍摄
数据分析师，在经过几年积累后，可能会有两条路线：一条是偏业务线，对业务有深刻理解的商业分析师；一条是偏技术线，走向钻研数据算法和应用的数据科学家。本篇就谈谈偏业务线的商业分析师的进阶之路。
1.商业分析师是什么？
目前市场上招聘的“商业分析师”岗位职责要求跨度非常大，有做战略分析的分析师，有做产品分析、运营分析的分析师，有做BI系统的分析师，还有做行业研究调研的分析师。这与行业蓬勃发展有关，是大数据兴起的结果产物。
随着数据普遍应用，各行各业都在招聘数据分析师，有天然拿数据说话的券商、投融资行业，有海量数据可供分析的互联网、通信、银行业，有想转型的传统制造业企业，也有新兴的移动互联网创业企业。而入场的主流数据分析师要么有数学、统计学、财务专业背景，要么有编程计算机理工科背景，当然也有半路出家的其他从业者。供需对比，供应方，一个优秀数据分析师起码需要三五年的积累。而需求企业同时大量兴起，自然供不应求。人才缺口大，人才工资高。这是需求定律。
市场上对商业分析师定义五花八门，我对商业分析师定义是：商业分析师是企业的大脑，是企业决策的智囊团，是谋士、军师的角色。虽然商业分析师不直接带队打仗，但在战术谋略，排兵布阵是有着关键性话语权的，是影响企业成败的关键人物。
2.年薪五十万的商业分析师的核心技能有哪些？
既然要谈“目标论”，五年后年薪目标定位起码要50万左右。那这个水平的商业分析师核心技能都有哪些？
笔者整理了二三十份同水平的商业分析师职责要求，总结如下：
1）行业调研分析，洞察商业机会能力
这类能力在大型企业内部孵化器阶段要求较多。这时商业分析师首先是一个行业分析师：能够深入调研行业内基本情况、竞争格局、商业模式等，提供有价值的行业分析报告；关注行业前沿动态，具有敏锐的商业嗅觉，从产品、技术、用户等角度洞察到行业发展趋势和商业机会。
2）以数据指导战略方向决策
这时商业分析师是一个战略分析师，基于对行业分析理解，运用商业分析基本知识和分析框架，搜集整理加工量化、非量化数据，产出对战略决策有指导帮助的商业洞见。
3）数据运营，指导优化产品，运营，推广策略
行业分析、战略分析需要深刻的业务理解，不是所有数据分析师都能接触到。更多的数据分析师工作职责是指导产品优化，指导运营，指导推广策略的分析。起初是一个小产品，一条小业务线的分析，分析结果有误差也不会对公司经营产生多少影响。分析经验日臻成熟后就会负责公司核心业务的分析。
4）搭建业务监控指标体系，洞察业务问题，提升运营效率
这种能力常常在初创企业、新开业务线或者刚刚建立数据系统时需要。对商业分析师要求仍然侧重在业务理解，能够理解当前业务逻辑，掌握关键环节，梳理业务流程，做到业务指标监控或预警。
5）提炼数据产品需求，落地成数据产品能力
目前由于数据源、数据系统的割裂，很多数据的交互仍然需要线下传输收集整理，数据分析师很多工作仍处于手工阶段。对于常规分析，形成数据产品，提高数据分析效率，也是数据分析师基础工作的一部分。
高阶的数据产品需求，既能保证现有工作高效完成，又能超前涉及到未来可能的手工分析需求，同时还不能过于冗余以防降低数据传输速度，占用过大内存资源。
如果是数据分析经理方向，还需要掌握数据应用前沿产品及应用方向，不断提升数据分析效率。
6）数据分析工具熟悉掌握
当然，熟练掌握各类分析工具是基础。入门级的工具包括Excel、Sql等。进阶级工具包括：R、Python、Hive等。要熟练掌握进阶工具，还需要了解统计理论，掌握常用的数据分析方法、数据挖掘方法等。
再精炼些，可总结为三点：
1.掌握数据分析工具和方法
能够使用各类工具搜集、整理、分析数据，先掌握小数据分析工具，如Excel、Sql，再逐步上手大数据分析工具。
2.发挥数据价值，提升业务效率
能够发挥数据价值，可能是洞察业务问题，可能是优化产品，优化运营，优化推广策略等，这些都要求对业务有深刻的理解。
行业分析、企业分析、商业模式分析、产品分析、运营分析、营销分析，需要的业务知识不尽相同。
3.数据产品化，提升分析效率
让数据发挥价值，更高效率的方法，就是产品化。一个人的工作让一个部门受益，产品的使用人数越多，效率提升就更大。
精通以上每一种能力，都绝非朝夕功夫。这就是五年后你要达成的目标。达成路径、时间分解都难不倒做了多年数据分析的你。祝你每一天精进一点点！
#蔷薇记#： 记录生活之美和智慧之妙。
这是蔷薇石原创的第88篇文章。
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