从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

就在前去年年底,我有一个在某旅游公司上班的好朋友被裁员了,他的岗位是大数据分析师,就是通过可视化来给用户做画像和分析整个行业趋势的,那为什么会被裁员呢?

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

这图已经实锤了

众所周知,旅游业是靠用户来生存的,无论是线上还是线下,但是资金回笼比较慢,年前裁员还能省一波年终奖,这波操作实在是妙!而且他被裁前的月薪有30K,可以顶两个人....

走投无路的他来问我,有没有什么好机会,也不想就这么放弃在大城市生活的梦想,于是我向他好好分析了他的这个岗位和所需要的技能。

“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

听着很高端是吧,的确,做好了就是数据科学家,腾讯阿里抢着要,还没有kpi的限制,是不是美滋滋?但是这是金字塔结构,做不好的人更多,或者说普普通通的人更多。

那如何能做好呢?

虚一点来说,你需要沟通能力、创业心、好奇心、大公司的经历和领导力,往实一点说,你需要透彻大数据的一切技能,如数据架构、分析工具、实战经历和拿的出手的项目,毕竟数据最终能起作用还得和业务结合,业务才是数据的根本。

聊天过程中,我发现他对数据架构的理解和项目经历完全没有问题,就是对大数据分析工具不大熟悉,这可是成为优秀数据科学家的必备,怪不得被裁....底下干活的大头兵就很熟悉....

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

说到大数据分析工具,现在都很流行:人生苦短,我用python。但是在大数据领域,python好像不太行,最多算个底层的语言罢了(我只是在阐述事实)。

那大数据分析要用什么工具,怎么学,才能避免不被裁员呢?我今天就给各位讲解一下。

简单来说,我们可以把大数据分析工具简单分成如下几个维度:数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层,我们就按这几个维度来讲工具吧。

1、数据存储层

这一块就是数据获取,用到的东西就设计很多,SQL、数据仓库、hadoop这种都是一个公司必备的,对了,这一块的数据安全也很重要,否则微盟删库跑路的事情还会再发生一遍。

关于hadoop以及数据仓库这一块,去看我以前的文章,直接搜索就好,就不再讲了。

2、数据报表层

企业存储了数据需要读取,需要展现,报表工具则是最普遍应用的工具,尤其是在国内。

过去传统报表大多解决的是展现问题,如今衍生了一些分析型报表工具,也会和其他应用交叉,做数据分析报表,通过接口开放功能、填报、决策报表功能,能够做到打通数据的进出,涵盖了早期商业智能的功能。

其实对于IT人来讲,java也能做报表,但是很复杂,再加上一个公司的报表需求太大了,怕是得开双倍工资。那为什么不选择一个java报表工具呢?

对于国内的报表大数据工具,没得说,就选FineReport,我曾经做大数据项目,很长很长时间都是用的这个,也正是因为它,我的升职加薪也没有让我等太久,后来跳槽也让高管眼前一亮。

来介绍一下FineReport吧。

这是一个商用报表软件,企业级应用,一定程度上可替代Excel,如业务系统报表,数据分析报表,财务报表。可与OA,ERP,CRM集成。主要两大核心是填报和数据展示。懂点java的话可以做开发,自定义简直不要太爽!

不要问我开源还是不开源,开源是精神没错,但是大数据行业要是想坚持下去,不开源是最好的选择。

FineReport主要用途还是做报表,大数据量的报表和可视化,我罗列了一小部分亮眼功能:

  • 类似excel制作报表,不用数据透视表,也不要写VBA,功能都是封装好的
  • 填报功能,收集数据审核入(数据)库简直无压力
  • Dashboard(决策报表),表格立马变高大上的“驾驶舱”
  • 移动端报表随时随地看

过去,企业级报表是有很大很多的困难的,比如:

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

但是FineReport通过自己的类Excel设计器,让业务人员方便上手,一键连接多种数据源,拖拽字段绑定单元格,一张实时报表就可以制作完成。既可以独立部署,也可以与其他系统无缝集成。

同时,独创的三种报表设计模式支持制作各类中国式复杂报表,数据填报表、响应式报表,提供数据上报,流程审批,权限管理的一系列功能,可以灵活应对运营、人资、财务、合同等多变的业务需求。

最后,就是它数据科学家的一面:可视化驾驶舱,也就是dashboard,话不多说,直接上图。

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

无论你是管理层还是下属,这份大数据报告一定会让人眼前一亮,不被重用才怪!现在所说的CIO有一部分就是干这个的,数据可视化对于企业来说,非常重要。

3、数据分析层

数据分析其实和数据展示是分不开的,数据分析生成了,数据展示就是手到擒来的事情。

像Tableau、FineBI这类BI(商业智能)工具,涵盖了报表、数据分析、可视化等多层。底层还可于数据仓库衔接,构建OLAP分析模型。

你要非让我在这个里面挑一个,到底谁最出色?我没有答案。

因为Tableau的整体性能是全世界最好的,毕竟是被157亿美金收购了,但是它的价格和它的服务却是长期以代理商模式,国内企业买了之后,售后服务可谓是一言难尽。而且,它更适合有基础的数据分析师,对于那些小白来说,还是很有难度的。

BI这东西其实就和当年的阿里云一样,需要长时间大量的铺垫,经过大量的场景测试,才能做到最优性能,所以可以把目光投向国产的FineBI。

FineBI是B/S架构,也就是浏览器上直接操作,而且支持复杂报表,买了BI就相当于报表产品也有了,简直一举两得,而且也比Tableau部署要简单很多。

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

finebi做的可视化

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

finebi做的可视化

个人感觉虽然都是BI,但两者本质不同。Tableau主要优势是数据的可视化处理,finebi更注重对企业的数据管理。Tableau更像一个工具,而finebi更像企业应用。

Finebi有决策平台,有权限控制,分析报表管理,数据权限管理功能。可开发性高,后期采更容易变成我们顺手的东西。

这只是我和他讲的一部分,通过我的推荐和他自己对于工具的学习,他现在已经在阿里的某个大数据部门了,还涨薪带团队了,很大一部分原因就是工具用的好。

发布了434 篇原创文章 · 获赞 2990 · 访问量 96万+

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/yuanziok/article/details/104670078
今日推荐