数据分析师课|新公布的3种成为数据工匠的好方法，这些细节你一定要注意

1、成为数据工匠的好方法——数据技术工匠的业绩不容易被看到

在一个企业内，业务人员的业绩比较容易考核量化，IT人员是作为幕后英雄存在的，CRM人员好歹还能跟业务人员直接接触，而处于更后端的数据技术人员则比较委屈，它们跟业务之间似乎有十万八千的距离。

比如交通规划的路网模型，没有数据技术工匠你就永远是现在那个水平，前端产品卖的再好，也会碰到瓶颈，很多前端的问题解决不了不是不能解决，而是后端根本没有人能获得持久的支持，然后能有这个决心持久的去做，前端骂的再多没用。

笔者经历过很多失败，元数据是不是有这个问题，模型是不是有这个问题，同样的模型做了一遍又一遍，因为没有一个人能始终如一的做下去。

怕看不到业绩，怕留给自己的时间不够，我们总是希望讨巧，把核心人员放在最容易出彩的工作上，忽视了其实要能持续的出彩，始终来自于强大的数据技术底蕴。

在数据技术领域，除了原始的大数据有些直接价值，大多没有啥讨巧的地方，很多企业做数据技术的人员分布不是金字塔型，而是倒金字塔，上面很多的应用和需求人员，自己搞基础数据研发的屈指可数，纵有合作伙伴的支持，但可持续性很差，底盘不稳，创新就很难涌现，这是个正反馈系统。

笔者以前有一个数据技术个人发展的路线图，取数-模型-报表-挖掘-分析-需求-项目-产品，这其实是一种偏见。

2、成为数据工匠的好方法——数据技术工匠需要一个网络来获得认可和成长

假设你是一个有理想的有为青年，在一个企业搞数据技术到了第三个年头，当大多数工作你已经驾轻就熟甚至需要你带新人的时候，有一瞬间你突然有些惆怅，因为你在这个企业已经进入了技术的无人区。

这个天花板在大多数企业其实不高，如果你很努力，很努力。

领导的认可是一个方面，但这个远远不够，你特别需要一个更大的网络来获得反馈和认可，这样你才能继续成长。

身在阿里的数据技术人员，可能对网络没啥感觉，那可能只不过因为这个网络足够大，你身在其中而不自知。

数据技术这个专业，你要获得更深的造诣，自然会想到这个领域的巨无霸，薪酬仅是一个方面，但大家提的最多的，却是成长空间，向往那个顶级网络。

这种顶级网络，拥有一批高水平的数据技术工匠，拥有自己的技术声望，你看云栖大会上阿里的各种技术人员你方唱罢我登场，这可不是作秀，这是在传播声望，而一般企业，很难形成这种技术网络。

3、成为数据工匠的好方法——总是苛求数据技术工匠的“全面发展”

专业和通才本身就是一对矛盾，我们总希望去改造数据技术工匠，能不能更“圆滑”一点?

职场上经常说要学会电梯讲话，也许项目经理，产品经理很需要，但套用在数据技术工匠上，似乎有点勉为其难，历史上天才型人物往往闷骚得很，你要一个技术工匠在电梯里用30秒的时间跟一个领导讲清楚他做的这个事情的业务价值，的确太难了。

很多数据技术的基础是数学，大多数学公式很难用业务语言表达，否则人类发明算符干嘛，数据技术工匠不会讨巧，在这一点上非常吃亏。

笔者算是一个数据管理的专业人士，有时看到数据技术人员写的日报周报，也会觉得理解困难，不知道他到底要表达什么，总想着他们需要提升表达能力，现在想来，也许要宽容一点，要能容忍一定的不确定性，只要能搞定这个事情，干嘛苛求呢?

以上就是有关于成为数据工匠的好方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。