如果你正好是一名BI數據分析師或者在準備當BI數據分析師的路上，當你看到這個標題時可能就會開始各種不滿，淡定！先稍安勿躁，咱先聊聊為什麼我會這麼說，如果你有其他異議，歡迎在評論區提出！
BI數據分析師這個職業現在怎麼樣？
目前在火熱的大數據概念的加持下，特別是網際網路大佬「BAT」的領頭之下，這個崗位可以說還是在享受著職業紅利。
之前我也一直認為這個職業可以在很長的時間內處於「紅利期」，不過我最近某些論壇上聽到一些朋友的吐槽後，讓我開始對這個職業的美好前景產生了一些懷疑。
請容許我先再此插播一段故事
論壇朋友L兄是一名BI數據分析師，原來在T公司上班。工作不複雜甚至可以說簡單，就是給業務人員調取數據。做了大概一年時間，之後L兄就覺得這個工作太過機械化，對自己的成長沒有什麼實際意義，因此就跳槽到了公司A。
公司A和公司T不同，老闆希望數據團隊可以根據自己的數據信息優勢發揮出預測作用，從而用數據分析的結果引導公司業務的走向。因此L兄對這份工作非常滿意，覺得這裡可以給自己的作用可以在這裡發揮出來。
但是做了幾個月之後，他發現了一個問題：
雖然L兄通過數據分析能給公司帶來一些業務上的提升，但他覺得還是以前在T公司給人調取數據時，公司的整體效率更高！
為什麼會這麼說呢？我們先了解公司T和公司A的組織架構形式，然後進行分析。
T公司是事業部制，數據分析師歸事業部直接領導。
A公司是職能制，分析師歸BI團隊或者數據團隊領導。
兩個公司分別代表了目前企業中最常見的兩種組織架構，但是不管是在T公司還是在A公司，BI數據分析師這個崗位都會遇到相對應的問題。
因此，BI數據分析師就成了很尷尬的崗位。
事業部制公司中BI數據分析師的問題
在事業部制公司的架構下，BI數據分析師這個崗位遇到的最大的問題就是「留不住人」。
在這一架構下，所有工作一般都是以業務為導向的，因此業務人員佔主導位置。而BI數據分析師自然就成為輔助工種，一個單純的調取數據人員，在業界人們戲稱為「茶樹菇」（諧音查數）。
公司這類BI數據分析師，所需要的技能要求比較簡單，只要會用SQL基本就可以滿足並勝任這一份工作，因為不需要你做其他事情，只需要幫我把我想要的數據調取出來就可以了。也正因如此，招一個幹了五年的數據分析的人員和一個剛畢業的數據分析都是來寫SQL查數據，基本沒啥區別。
另外這類「茶樹菇」對業務的貢獻幾乎可以不算，因為公司業績的增長完全取決於業務人員的數據意識，主動權掌握在別人的手裡。
這種既不利於個人成長又沒有主動權的情況，時間一長，只要稍微有點自主意識的人自然就不會多待。
這也是為什麼在開頭的時候，L兄在T公司做了一年就算收入還可以也要辭職的原因。
並且今後企業對業務人員的數據技能要求也會越來越高。甚至現在已經有了「數據運營」這樣的崗位，將運營崗+SQL技能結合。
阿里的CEO逍遙子在內部分享中提到，未來阿里90%的產品經理要從技術團隊中產生，業務人員必須掌握技術能力的趨勢已經愈來愈近了。
同時因為趨勢所需，業務人員會用BI工具會變得越來越普遍，因此BI工具的操作也會變得越來越簡單！比如豌豆BI，隨著時代發展，經過10多年的沉澱，目前成為了很多入行新人的首選！
職能制公司中BI數據分析師的問題
首先，在職能制的架構下，數據分析師和業務部門是相互獨立的。而公司為了評估BI數據分析師的價值，公司不得不用數據部門根據大數據分析後的調整帶來的業務增長來作為考核標準。
目前吧，大部分公司都是這樣做的，看似沒啥毛病。
但是很多考核或者目標的設定，在不明確的情況下，會產生不可預期的負面效果。
舉個例子：通用電氣曾經要求，每項業務的市場佔有率都必須做到第一或者第二，否則就不做。這被稱為「數一數二」戰略，曾幫助通用電氣優化業務結構，實現高速增長。
但到了後來，這個戰略讓經理們束手束腳，僅僅因為不願意屈居第三而放棄了很多優秀的點子。經過BI大數據分析過後，他們發現選擇規模更小的市場，這樣更容易達成這個戰略。
這樣做的後果是使得公司業績增長緩慢，並且在未來也很難有突破性的進展。於是通用電氣最終就終止了這項戰略。
一個原本用來激勵員工佔領更多市場份額的戰略，卻因為大數據分析後的結果而阻礙了公司獲得新的更大的市場，是不是感覺很不可思議？
從上我們可以明白一個問題：BI數據分析師的目標和公司整體的目標脫離了。
公司整體目標是公司整體業績上的提升，而BI數據分析師的目標是找出可以滿足這個條件的可選擇項。目標不一致的結果是，個人的最佳選擇可能並非組織的最佳選擇，這導致了職場上的閉門造車的狀況。
因此在文章開頭L兄所說的在T公司給人調取數據時，公司的整體效率更高，因為在T公司是及時交流，而在A公司是封閉式交流。造成通用電氣這個情況的最大原因就是業務與大數據分析結果的不匹配，業務是為了完成公司大的一個方向，而大數據分析給出的選項明顯違背了公司的原意。由此可以看出，業務人員了解BI數據分析是多麼重要。
數據+業務的未來，BI數據分析師該何去何從？
目前只會業務或者只會BI數據分析，貌似都不是可持續的狀態，未來的趨勢已經漸漸往中和方向移動，那麼BI數據分析師這個崗位還不會被淘汰嗎？
個人認為BI數據分析師這個職業的存在，主要原因是大數據技術的崛起太快，原有的人才體系中並沒有數據技能，因而不得已才需要這方面的專業人才。但隨著數據技能的不斷普及和提升，以及像豌豆BI這種BI數據分析工具的不斷簡化，未來人們做BI數據分析可能會像我們操作辦公軟體這樣普遍。而BI數據分析師的崗位很可能變成附加甚至消失。
支撐型的BI數據分析師會被具備數據分析技能的業務人員替代，引導業務型的數據分析師，將會在組織變革中融入業務團隊中去。（當然這只是一個預測）
因此偏業務的BI數據分析師會漸漸融入業務職能中去，或者乾脆成為業務人員。
數據團隊中還有一些掌握算法、以及硬核數據技能的人才，他們會更加偏向底層的數據支撐和數據挖掘工作。這類崗位不可或缺，並且需要較高的專業技能，他們將會持續存在下去。
在數據與業務的界限逐漸明朗的趨勢下，數據分析師要麼對算法進行更深入的研究進行數據挖掘，要麼發揮對業務的深刻理解轉而去做業務人員。
看完本文後，如果你身邊有人做BI數據分析師，請好好珍惜！說不定見不到他們了，你見到的是「BI數據運營」。