而主要的实施过程,是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和的方式直观地展示在人们面前,但是很多还是留存有一些传统的观念。很多虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队,但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理、收集到挖掘,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?
工具抢了人的饭碗。
的支持
虽然大数据的概念已经普及。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同,而现在许多正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话,以数据服人”去赢得客户的信任,功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师,未免有些杞人忧天了。恰恰相反大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,二者相辅相成,是友非敌,数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战,数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实,大数据分析工具不是数据分析师的竞争者,而是协助者。工具本来就是为人服务的,数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能,响应时代的需要,也为和数据分析师留有足够的空间。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程;同时,应该建立数据库并部署大数据分析工具,为了能更好地对接用户,大数据分析工具,数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代?
很多大数据分析工具的设计起点非常高,而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者,是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力,还要能提取数据精髓,并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前,这里面会需要许多技能,数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流,定位了数据分析过程中所需要的大部分功能,数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。与数据分析师直接缺少职能的沟通,将直接影响对数据分析师工作性质的定位,数据的价值逐渐为人们所重视。
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