確切來說，大數據時代興真正起於2012年前後，近幾年發展非常迅猛，數據指導運營、數據決策、精細化運營等的價值逐漸被各大公司認可，數據人才近兩年在市場上非常搶手。記得2014年的時候我與一位朋友交談，我告訴他我是做數據產品/運營的，就是通過已有數據搭建模型去發現業務問題並提供解決方案，他一臉迷茫：聽起來挺diao的樣子，還有數據運營這麼一個職位？直到去年年底他再次找到我說：兄弟啊，你太有眼光了，你走在了當下最火的趨勢的前面。我告訴他，其實並不是我的眼光有多好，平臺的作用不可忽視，比如在2012年初華為供應鏈著手做大數據（BI）項目，我有幸做了第一批吃螃蟹的人，隨後一系列項目的成功讓我堅定了走數據產品這條路。並且有理由相信，未來幾年隨著人工智能（AI）、雲計算等的發展，大數據將進入更快的發展期，與數據相關的人才將會更加具備競爭力。
華為、BAT等都在發力與大數據相關的基礎能力建設，雲計算、物聯網、AI將是未來最大的蛋糕之一。馬雲今年4月份在深圳IT領袖峰會上特別強調了數據之於業務的巨大作用（如圖）；騰訊內部數據部門正在緊鑼密鼓的建設基礎數據平臺和工具類產品，對內作支撐、對外商業化；華為也不例外，從之前的數據用來支持業務KPI和做人工膠片彙報，到如今所有業務均實現可視化。
馬雲於2017年4月2日全球IT峰會上講話
華為和BAT都在做的事，那一定是大潮流、大趨勢。
未來基礎數據平臺一定是這些巨頭的，重複性的工作一定是機器的，那麼我們能做什麼呢？我想應該是和業務緊密相關的，對數據加工的補充。就好比種糧食，播種、施肥、收割、脫殼、運輸等都可以由機器完成，那麼農民幹什麼呢？養機器以及為機器服務，讓機器為我們賺錢，讓各環節的有效銜接和補充，比如種什麼、先收割哪種莊稼、運輸到哪裡去、賣給誰等。數據也是一樣，未來數據加工能力一定不是重點，重點是如何將數據和業務有效、準確的結合起來，並快速找到問題並最優的解決方案。這就是數據運營，機器可以很快的幫你加工出答案，但針對具體的業務需要哪些要素，需要人工進行干預和判斷，而這種干預和判斷的能力將是未來數據人才核心的競爭力之一。
那麼，問題來了。如我你是做數據運營的人才或者你想學習做數據分析，那麼該具備哪些基本的能力和知識呢？我認為需要以下幾個方面。
一、業務
做數據分析首要的能力是瞭解業務，瞭解業務分為兩方面：一是瞭解自己的產品，二是瞭解用戶。二者缺一不可，特別是後者，是目前實際中很多運營最欠缺的方面。如何瞭解產品，除了去看文檔資料、聽別人介紹等之外，最有效地莫過於自己去深度體驗它。瞭解用戶，除了做用戶訪談調研之外，也要在體驗產品過程中把自己作為一個用戶，從用戶的角度去思考問題。總而言之，即作為一個用戶去深度體驗同一款產品，是我認為理解的業務的好方法。在我的團隊裡，雖然是做數據的技術人員，但我要求每個人都必須對自己所負責業務和產品瞭如指掌，甚至要比具體做業務的同事的更瞭解產品細節。
二、數據
數據指的主要是數據獲取，所謂“巧婦難為無米之炊”，做數據分析首先得有可以分析的數據。數據怎麼來？一是已有的數據，存在數據庫或者有現成的數據報表，提取加工即可，可能需要具備一定的數據加工能力，如SQL、R、python等；二是需要通過埋點等獲取的數據，這方面考驗數據分析對用戶和業務的理解力，體現在埋點是否合理適當。
全球各大數據公司圖譜
三、邏輯
邏輯思維能力本質上考驗的還是對業務和用戶的理解程度，就如同做一道菜，材料（問題或目的、數據）都準備好了，先放什麼後放什麼放多少很關鍵，直接影響這道菜好不好吃甚至能不能吃。比如要分析新用戶流失，除了需要新手引導環節埋點數據，還可能要結合用戶遊戲時長數據，看用戶在遊戲裡面做了什麼，玩了多久，在哪些環節流失最多，流失用戶體驗時間曲線是什麼形態等。這可能還不夠，如果最終能結合一些用戶調研的數據，我們或許可以發現原來流失用戶約XX%是不喜歡美術、約XX%是遊戲玩法沒有吸引力、約XX%根本就不喜歡這類遊戲、約XX%是因為設備crash導致。這些只有我們對業務和用戶熟悉到一定程度，才能考慮的周全的準確。
四、技能
技能重不重要？當然重要，但是做數據分析/運營未來會變得越來越不重要，因為基礎的工具和平臺BAT都給我們搭建好了，並且會非常易用，機器能做的不需要人來做。所以我們的技能主要是用來為“機器”提供符合標準的原料，或者熟練的操作機器。不過，當前是不現實的，還是需要具備一定的數據加工、分析技能，讓自己高效的工作。
那麼，做數據分析需要具備哪些技能呢？
我個人推薦是python+sql+辦公自動化足夠了，python用來獲取數據、SQL用來加工數據、辦公軟件用來輸出結論。如果還要補充的話，建議學習一下R語言，瞭解下hadoop等，根據個人精力和需要即可。
以上是我個人的一些體會，後續還會根據一些具體的案例告訴大家我是怎麼做數據分析的，歡迎大家關注和指正。
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