大數據時代-數據分析師的尷尬

這幾天和一個圈里的好友聊天，問我怎么來看待現在的工作狀態。她也是一個做網游數據分析的分析師，她說一天的工作除了固定的發完每天要做的那部分，似乎剩下的時間就沒了什么事可做，最感覺有點后怕的是，作為一個leader，下面一群人還需要指點和安排。這種空洞讓她有些不能心安。

事實上，我有很長的一段時間也是這種狀態，最后練就的本事時每天的必須工作只需要半小時就搞定了，剩下7個多小時就閑著了，閑的心里面有點害怕，因為怕這種閑。而造成這種感覺其實有時候感覺自己是在浪費自己的青春和時間，想努力抓住一些東西，但是又無法抓住。網游數據分析師說來這個詞曝光率都不是很高，上有數據挖掘工程師的大帽子，之后又是業務分析師，運營團隊的人，又是研發策劃的人壓著，其實有時候感覺挺苦逼的，挺悲催的地位，外加上環境和目前的分為并沒有看重這個行業進步和發展，也就這樣了。

現在幾乎每天看到Big Data，數據分析這些熱詞，說實話我對于hadoop，mapreduce 這些不是很關心，因為我不是一個要去做技術的人，我對于經濟學，心理學，營銷學也不是很關心，因為我也不是一個要去做管理的，純粹的運營的人，我有自己一個獨立的稱號網游數據分析師。

也許這個職位的價值不被數據挖掘工程師認可，因為你的技術沒他們好，連個算法都搞不懂；

也許這個職位的價值不被運營人員所認可，因為你的分析和知識他們就能做到，連業務都沒吃透；

也許這個職位的價值不被研發的人所認可，因為你根本就不懂研發，狗屁不是。

但是為什么還要堅持呢？因為存在價值。

因此就不必懷疑自己自己的價值，如果你熱愛這份職業。

一個網游數據分析師不該停留在那些指標上，侃侃而談就ok了，我們要去吃透那些指標，我們要去理解業務，駕馭上層的數據。同時，我們卻又要不斷的去探究為什么，因為數據挖掘工程師不會告訴你為什么，他們只能告訴你what，而你作為一個數據分析師，在業務者與挖掘者之間，就要解決，最終服務于運營業務的how。

所以我們可以不懂得高深的算法，但我們要懂得如何將算法應用，如何駕馭那些軟件。我們不懂得市場，但是我們要懂得一點長尾，懂得一點怪誕心理，懂得一點社會性。我們不懂得設計，但是我們懂得一點用戶體驗，購買決策。

其實思考了很久，我覺得作為一個數據分析師，最終就是在構建個非常完整和健康的CRM?；旧蠈雍偷讓拥臄祿嫿ê头諏ο蠖际荂RM，只是這個東西從未完整和很好的應用過。在這點上，前幾天我聽過有人說我們做出來的游戲是要我們自己完全能夠掌握和把控的產品，不然就會很危險，這點我不懷疑，但是最終的問題是你的產品是要給玩家來玩的，你懂得你的玩家嗎？作為業務者只給你一堆指標就能夠看出玩家的變化和行為的了嗎？作為挖掘者，得出特征，就能直接指導設計改進了嗎？我想都不太現實，這都是需要協作和融合的。

無論是細分數據和還是宏觀的數據指標控制，都是相互依賴和分析并存的，因此作為數據分析師不只是懂得業務，也會去盡量懂得挖掘數據，這只是一個基本的要求，此外還要有如下的要求：

數據挖掘工程師不見得關心長尾理論，但是你要去關心；

運營人員和團隊不見得關心神經網絡，但是你要去關心；

最后我想舉一個例子，前段時間看過一篇介紹分析永恒之塔流失的文章，作者在最后說盡管他們成功預測了流失概率，但是仍舊找不到流失的原因何在，也不知道該去如何控制改進。這個問題上挖掘者已經做到了，但是業務層包括研發層還是不能找到問題，你覺得這個問題該誰去解決？