通过取数的实践，取数人员不仅理解了业务，也理解了数据，并能形成映射关系

有同学问我数据从业者的成长是否有迹可循，我觉得是有的，因为数据从业者的使命是用数据驱动业务，但数据本身无法直接驱动业务，因此其必然要经历从数据到信息、从信息到知识，再从知识到智慧的过程。

笔者将这个过程跟自己的数据生涯联系起来，总结出数据从业者成长要经历的五个阶段，希望于你有所启示。

一、获取数据——取数

业务人员如果拿不到适合的数据，用数据驱动业务就无从谈起，而这些数据大多是由取数人员提供的，虽然当前自动化的取数工具不少。

但考虑到市场的变化瞬息万变，数据的维度又几乎无限，决定了没有一种自动化的方式等解决所有的数据提供问题，即使我们能打造出牛逼的自动化取数工具，但这些工具的实现也要依赖取数人员的经验总结。

取数是任何数据从业者的基本功，任何一个数据从业者，如果没有经历过取数的历练，就会对他的发展产生影响，好比没写过代码就很难当好架构师一样。

无论是自己、团队还是合作伙伴，大家对于数据新人的培养，大多是从培养其成为一个合格的取数人员开始的，大多数据类岗位，比如数据分析师，也需要自己取数。

通过取数的实践，取数人员不仅理解了业务，也理解了数据，并能形成映射关系。

当然取数水平的高低取决于其打破砂锅问到底的精神，有些取数人员只会取宽表，而有些取数人员能从源表追根溯源，有些取数人员只会被动的响应业务需求，而有些取数人员则会多问一句为什么，这决定了他们数据和业务视野的高下。

二、展示数据——报表

取数有三个问题：一是缺乏口径标准影响数据质量，二是自动化水平不够浪费人力，三是数据的呈现不够直观和灵活，这个限制了其业务价值的体现，而报表能部分解决这些问题。

一方面，企业需要标准化、高质量的报表，这是企业经营所必需的。一个企业可以没有任何其他数据岗位，但表哥总是需要的。

当然报表不是数据从业者的必经阶段，但有了报表的经历会让你对于业务和数据的理解更上一层楼。

因为你得开始体系化的考虑指标和维度的设计，开始想着用自动化手段的来解决人工取数问题，企业生产了成千上万的报表不是好事，但起码表明了大家想要快速拿到数据、不想每次人工取数的决心。

另一方面，报表需要用一种可视化的方式来展现，比如FineReport，这是数据转化为信息的一种表达形式，报表的各种变种和升级（比如KPI、BI）可以更好的向公司呈现数据从业者的工作成果。

在数据仓库时代，在没有数据产品这个概念之前，数据从业者通过短信、彩信、PC门户、大屏乃至手机展示自己的风采，这是取数无法达到的。

• 做过报表的人对于数据的标准化、准确性及一致性会有更深刻的理解，而这是数据治理的基础；
• 做过报表的人对于指标和维度有更深的理解，这是数据分析的基础；
• 做过报表的人知道生产报表挂掉的后果，因此其对生产稳定充满敬畏；
• 做过报表的人会关注可视化，这是数据产品最基础的表达形式。

虽然不是每个数据从业者都需要经历报表的阶段，但报表能促其更好地成长。

三、分析数据——数据分析（数据运营等）

基于业务人员想法来制作报表，虽然对于能力提升重要，但价值有限，最多只是“60分工作”。即便你的需求来源是业务部门老总，也就值60分，表哥很多时候成为了老黄牛的代名词，一定程度反映了这种问题。

做数据，最值钱的，大多时候是想法，特别是基于实际业务现状有针对性的想法。

现在数据分析师成了数据从业者中最热门的岗位之一，数据分析师干的活，核心就是分析数据（结合统计学等知识），找到规律（比如异动），给出结论和建议。

但数据分析要做好，综合要求非常高，因为大多数据分析是要向老板汇报的，优秀的数据分析师至少要具备业务能力、思考能力、沟通能力、表达能力、分析能力、数据能力、技术能力及统计能力。

• 业务能力：理解公司战略、充分理解行业、理解领导思想，最好有业务岗位实战经验；
• 思考能力：最值钱的是想法，通过数据对这些想法进行系统化的分析和论证；
• 沟通能力：对上沟通确认目标、对中要采取合作、对下要明确执行要求；
• 表达能力：一切都是为了让人看懂，态度上重视汇报，汇报讲究故事化；
• 分析能力：基于业务常识选择合适的指标和维度，发现异动原因并可视化展现；
• 数据能力：拥有全局的数据视野、更深的数据理解能力和操作能力；