用数据技术创造价值——CPDA培训课程精髓 助力数据分析师突破业务天花板

现在数据人才稀缺是事实，但除了个别互联网公司，大多数企业缺的不是数据技术人才，而是具有数据思维、能够利用数据技术创造价值的人。

数据分析不是技术岗位，所以不应该被技术天花板所限制，它真正的力量来自于通过分析然后解决问题。既然如此，为什么大多数公司在招聘数据人才的时候，还有着较高的专业技能要求呢，无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。

无奈之举。

1、技术的悖论

大多数企业的技术（包括数据技术）天花板很低，很难培养出顶尖的技术人才，但是数据分析师的上限很高，所谓的excel，python，机器学习等等这些都是工具和技能，真正能够从海量数据中发现规律和趋势，并整理出具有说服力的分析报告，这才是数据分析的核心。没有对业务的熟悉和在行业领域的摸爬滚打经验，所有的分析都是空谈。

实际上，大多企业的数据从业者必须要掌握的计算机技能其实只有三项：SQL、EXCEL、PPT，这三大件能解决企业90%以上的数据采集、处理、分析和挖掘的问题。

SQL：解决清单级数据的采集与处理问题。

EXCEL：解决汇总数据的复杂分析问题。

PPT：解决分析结果的展示问题。

很多时候，EXCEL、PPT才是体现自身价值的最强工具，如果一个数据从业者需要用纯数据技术来证明自己的价值，这个世界能提供给他的舞台实际是非常小的。

2、业务的真谛

纯粹的数据技术，站在一个企业管理者的角度来讲，大多时候是无足轻重的，你调研100个数据管理者，有99个会说，我需要找到足够的业务场景让自己的数据产生价值，而不是说我需要更牛逼的数据技术来解决自己的业务问题。

不建议数据岗位人员走纯技术路线，一定要努力把自己培养成那种“精通业务、懂技术”的人，数据技术很容易被人学习和模仿，而独特的业务理解不会，充分理解企业所在行业的背景，把业务吃透，不管是云计算、大数据还是AI，都能拿来为你所用，帮你解决业务问题，达到“手中无剑，心中有剑”的境界，最大化的创造价值，这样你不单单是企业不可或缺的人才，而且在职场上也将利于不败之地。

现在各个企业都在提数字化转型，但实施团队在数字化转型中最大的挑战肯定不是数据技术，而是业务理解力，试想如果连业务对象和流程都搞不清楚，那么数字化转型一定是空中楼阁。业务理解力需要的是积淀，而数据技术一般可以用钱解决。