如果你恰好是一名BI数据分析师或者正在成为BI数据分析师的路上，看到这个标题你可能会开始各种不满。冷静点！放轻松，先说说我为什么这么说。如果你有任何其他反对意见，请在评论区提出！
BI数据分析师这个职业现在怎么样？
目前在大热的大数据概念加持下，尤其是在互联网巨头“BAT”的带领下，这个职位可以说依然享受着职业红利。
以前觉得这个职业可以长期处于“红利期”，但是最近在一些论坛上听到一些朋友的评论后，我开始对这个职业的光明前景产生了一些怀疑。
请容许我先再此插播一段故事
论坛的朋友L哥是BI数据分析师。他过去在T公司工作。工作不复杂甚至简单，就是为业务人员获取数据。工作一年左右，L哥觉得这份工作太机械化，对自己的成长没有实际意义，就跳槽去了a公司。
A公司不同于t公司，老板希望数据团队能够根据自身的数据和信息优势，发挥预测作用，以数据分析的结果指导公司业务。所以L哥对这份工作很满意，觉得在这里能给他的角色在这里都能发挥出来。
但是做了几个月之后，他发现了一个问题：
虽然L哥通过数据分析可以给公司带来一些业务上的提升，但是他感觉以前从T公司取数据的时候公司整体效率更高！
为什么会这么说呢？我们先了解公司T和公司A的组织架构形式，然后进行分析。
t公司是事业部制，数据分析师直接受事业部领导。
A公司是职能制，分析师由BI团队或者数据团队领导。
两家公司分别代表了目前企业中最常见的两种组织架构，但无论是在T公司还是A公司，BI数据分析师这个职位都会遇到相应的问题。
因此，BI数据分析师就成了很尴尬的岗位。
事业部制
在事业部制公司的架构下，BI数据分析师这个岗位遇到的最大的问题就是“留不住人”。
在这个框架下，一切工作一般都是以业务为主，所以业务人员占主导地位。BI数据分析师自然就成了一个辅助工种，一个简单的数据采集员，业内戏称为“茶树菇”(谐音check number)。
公司里这种BI数据分析师需要简单的技能。只要他会用SQL，他就能满足，能胜任这份工作，因为他不需要你做别的，只要帮我检索我想要的数据就行了。正因如此，雇一个工作了五年的数据分析师和一个刚毕业的数据分析师写SQL查数据基本没什么区别。
另外，这种“茶树菇”对业务的贡献几乎无法统计，因为公司业绩的增长完全取决于业务人员的数据意识，主动权在别人手里。
这样不利于个人成长，没有主动性。久而久之，有点自我意识的人自然不会留下来。
这就是为什么，当初L哥在T公司干了一年，即使收入还可以，也要辞职。
而且未来企业对业务人员的数据技能要求会越来越高。甚至现在还有一个类似“数据运营”的岗位，融合了运营岗的SQL技能。
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。
同时因为趋势，商务人士使用BI工具会越来越普遍，所以BI工具的操作会越来越容易！例如，在豌豆BI,随着时代的发展，1
0多年的沉淀，目前成为了很多入行新人的首选！职能制
首先，在职能制的架构下，数据分析师和业务部门是相互独立的。而公司为了评估BI数据分析师的价值，公司不得不用数据部门根据大数据分析后的调整带来的业务增长来作为考核标准。
目前吧，大部分公司都是这样做的，看似没啥毛病。
但是很多考核或者目标的设定，在不明确的情况下，会产生不可预期的负面效果。
举个例子：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。经过BI大数据分析过后，他们发现选择规模更小的市场，这样更容易达成这个战略。
这样做的后果是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。于是通用电气最终就终止了这项战略。
一个原本用来激励员工占领更多市场份额的战略，却因为大数据分析后的结果而阻碍了公司获得新的更大的市场，是不是感觉很不可思议？
从上我们可以明白一个问题：BI数据分析师的目标和公司整体的目标脱离了。
公司整体目标是公司整体业绩上的提升，而BI数据分析师的目标是找出可以满足这个条件的可选择项。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，这导致了职场上的闭门造车的状况。
因此在文章开头L兄所说的在T公司给人调取数据时，公司的整体效率更高，因为在T公司是及时交流，而在A公司是封闭式交流。造成通用电气这个情况的最大原因就是业务与大数据分析结果的不匹配，业务是为了完成公司大的一个方向，而大数据分析给出的选项明显违背了公司的原意。由此可以看出，业务人员了解BI数据分析是多么重要。
数据+业务的未来，BI数据分析师该何去何从？
目前只会业务或者只会BI数据分析，貌似都不是可持续的状态，未来的趋势已经渐渐往中和方向移动，那么BI数据分析师这个岗位还不会被淘汰嘛？
个人认为BI数据分析师这个职业的存在，主要原因是大数据技术的崛起太快，原有的人才体系中并没有数据技能，因而不得已才需要这方面的专业人才。但随着数据技能的不断普及和提升，以及像豌豆BI这种BI数据分析工具的不断简化，未来人们做BI数据分析可能会像我们操作办公软件这样普遍。而BI数据分析师的岗位很可能变成附加甚至消失。
支撑型的BI数据分析师会被具备数据分析技能的业务人员替代，引导业务型的数据分析师，将会在组织变革中融入业务团队中去。（当然这只是一个预测）
因此偏业务的BI数据分析师会渐渐融入业务职能中去，或者干脆成为业务人员。
数据团队中还有一些掌握算法、以及硬核数据技能的人才，他们会更加偏向底层的数据支撑和数据挖掘工作。这类岗位不可或缺，并且需要较高的专业技能，他们将会持续存在下去。
在数据与业务的界限逐渐明朗的趋势下，数据分析师要么对算法进行更深入的研究进行数据挖掘，要么发挥对业务的深刻理解转而去做业务人员。
看完本文后，如果你身边有人做BI数据分析师，请好好珍惜！说不定见不到他们了，你见到的是“BI数据运营”。
