BI数据分析师，一个定位尴尬的岗位

01定位尴尬的BI数据分析师

BI数据分析师这个职业现在怎么样？

在火热的大数据概念的加持下，这个岗位似乎正享受着职业红利，并且会继续持续下去。

曾经我也是这么认为的，不过我最近听到一位朋友的吐槽大数据分析师，让我对这个职业的前景感到了一丝不安。

K君是一名数据分析师，原来在A公司上班。工作内容很简单，就是帮助业务人员取数。做了一年之后他觉得这个工作对自己的成长没有意义，于是跳槽到了公司B。

公司B和公司A不同，老板非常希望数据团队能够发挥数据驱动的作用，用数据分析的结果引导公司业务的走向。K君对这份工作非常满意，认为这是发挥自己才能的舞台。

但是他最近发现了一个问题。

“虽然我能带来一些业务提升，但我觉得还是以前在A公司给人取数时，公司的整体效率更高。“

仔细讨论之后，我们发现这种情况并不是偶然的。

A公司和B公司分别代表了目前最常见的两种组织架构形式。

A公司是事业部制，数据分析师归事业部直接领导。

B公司是职能制，分析师归BI团队或者数据团队领导。

在目前企业最常见的两种组织架构下，数据分析师这个岗位都遇到了不可调和的矛盾。

BI数据分析师成了一个定位尴尬的岗位。

02“茶树菇”们的未来

在事业部制的架构下，数据分析师这个岗位会有“留不住人”的现象。

这是由于这一架构下一般都是业务导向的，因此业务人员往往较为强势。导致BI数据分析师成为辅助工种，从而变成单纯的取数人员，俗称茶树（查数）菇的岗位。

这类数据分析师，需要的技能并不复杂，会用SQL就行。只要学会了SQL，就能够胜任这一工作。所以实习生就可以很好地替代这类人，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。

另外这类茶树菇对业务的贡献完全取决于业务人员的数据意识，主动权掌握在别人的手里。

既不利于个人成长，也没有主动权，自然就会产生留不住人的现象。

并且今后企业对业务人员的数据技能要求也会越来越高。现在已经有了“数据运营”这样的岗位，将运营岗+SQL技能结合。

阿里的CEO逍遥子在内部分享中提到，未来阿里90%的产品经理要从技术团队中产生，业务人员必须掌握技术能力的趋势已经愈来愈近了。

茶树菇型的BI数据分析师必然会渐渐消失。

03激励带来的意外后果

在职能制的架构下，数据分析师和业务部门是相互独立的。

为了衡量数据分析师的绩效，企业不得不用数据部门带来的业务增量作为考核标准。

这样的做法很普遍，看起来似乎没有什么问题。

但很多绩效的设定，最终都会产生不可预期的负面效果。

比如通用电气曾经要求，每项业务的市场占有率都必须做到第一或者第二，否则就不做。这被称为“数一数二”战略，曾帮助通用电气优化业务结构，实现高速增长。

但到了后来，这个战略让经理们束手束脚，仅仅因为不愿意屈居第三而放弃了很多优秀的点子。而且他们更倾向于选择规模更小的市场，这样更容易达成这个战略。

这使得公司业绩增长缓慢，并且在未来也很难有突破性的进展。于是通用最终终止了这项战略。

一个原本用来激励员工占领更多市场份额的战略，却在后来阻碍了公司获得新的更大的市场。

数据分析师的绩效考核方式是带来了多少业绩增量。

这带来了一个问题：数据分析师的目标和公司整体的目标脱离了。

目标不一致的结果是，个人的最佳选择可能并非组织的最佳选择，这导致了职场上的囚徒困境。

虽然组织的最佳选择对每个员工都有利，但是个人的最佳选择对个人更加有利。即使这种选择伤害了组织的利益，他们也不得不进行个人的最佳选择。

比如会出现这些现象：

1、降低业务整体效率。

数据分析师是最先接触数据的人，所以也是最先发现问题的人。

可是如果这个问题，很容易优化并且预期提升效果很好，那么分析师就会先整理成一份报告后再正式通知业务方，整个优化周期从几个小时拉长到几天甚至几周。

（编辑：站长网）

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