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就在前年年底,軟妹有一個在某旅遊公司上班的好朋友被裁員了,他的職位是大數據分析師,就是通過視覺化來給用戶做畫像和分析整個行業趨勢,那為什麼會被裁員呢?

眾所周知,旅遊業是靠客戶來生存的,無論是線上還是線下,但是資金回籠比較慢,年前裁員還能省一波年終獎,這種做法實在很妙!而且他被裁前的月薪有120K,可以頂兩個人….

走投無路的他來問軟妹,有沒有什麼好機會,也不想就這麼放棄在大城市生活的夢想,於是軟妹向他好好分析了他的這個職位和所需要的技能。

“大數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。”而大數據和傳統數據的最大區別在於,它是線上的、即時的、規模海量且形式不規整,無章法可循,因此“會玩”這些數據的人就很重要。

聽著很高端是吧,的確,做好了就是數據科學家,台積電友達搶著要,還沒有kpi的限制,是不是挺爽的?但這是金字塔結構,做不好的人更多,或者說普普通通的人更多。

那如何能做好呢?

這張圖說明了一切。

虛一點來說,你需要溝通能力、創業心、好奇心、大公司的經歷和領導力,往實一點說,你需要透徹大數據的一切技能,如數據架構、分析工具、實戰經歷和拿的出手的專案,畢竟數據最終能起作用還得和業務結合,業務才是數據的根本。

聊天過程中,軟妹發現他對數據架構的理解和專案經歷完全沒有問題,就是對大數據分析工具不大熟悉,這可是成為優秀數據科學家的必備,怪不得被裁….底下做事的大頭兵就很熟悉….

从月薪30K被裁,到跳槽阿里,多亏了这几个大数据分析工具

說到大數據分析工具,現在都很流行:人生苦短,我用python。但是在大數據領域,python好像不太行,最多算個底層的語言罷了(軟妹只是在闡述事實)。

那大數據分析要用什麼工具,怎麼學,才能避免不被裁員呢?軟妹今天就給各位講解一下。

簡單來說,我們可以把大數據分析工具簡單分成如下幾個維度:數據存儲層——數據包表層——數據分析層——數據展現層,我們就按這幾個角度來講工具吧。

1、數據存儲層

這一塊就是數據獲取,用到的東西就設計很多,SQL、數據倉庫、hadoop這種都是一個公司必備的,對了,這一塊的數據安全也很重要,否則很多悲劇還再上演。

關於hadoop以及數據倉庫這一塊,去看軟妹以前的文章,直接搜尋就好,就不再講了。

2、數據包表層

企業存儲了數據需要讀取,需要展現,報表工具則是最普遍應用的工具,尤其是在國內。

過去傳統報表大多解決的是展現問題,如今衍生了一些分析型報表工具,也會和其他應用交叉,做數據分析報表,通過介面開放功能、填報、決策報表功能,能夠做到打通數據的進出,涵蓋了早期商業智慧的功能。

其實對於IT人來講,java也能做報表,但是很複雜,再加上一個公司的報表需求太大了,怕是得開雙倍工資。那為什麼不選擇一個java報表工具呢?

對於國內的報表大數據工具,沒得說,就選FineReport,軟妹曾經做大數據項目,很長很長時間都是用的這個,也正是因為它,軟妹的升職加薪也沒有讓軟妹等太久,後來跳槽也讓主管眼前一亮。

來介紹一下FineReport吧。

這是一個商用報表軟體,企業級應用,一定程度上可替代Excel,如業務系統報表,數據分析報表,財務報表。可與OA,ERP,CRM集成。主要兩大核心是填報數據展示。懂點java的話可以做開發,自訂簡直不要太方便!

不要問軟妹開源還是不開源,開源是精神沒錯,但是大數據行業要是想堅持下去,不開源是最好的選擇。

FineReport主要用途還是做報表,大數據量的報表和視覺化,軟妹羅列了一小部分亮眼功能:

  • 類似excel製作報表,不用樞紐分析表,也不要寫VBA,功能都是封裝好的
  • 填報功能,收集數據審核入(數據)庫簡直無壓力
  • Dashboard(決策報表),表格立馬變超厲害的“儀表板
  • 行動端報表隨時隨地看

過去,企業級報表是有很大很多的困難的,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通過自己的類Excel設計器,讓業務人員方便上手,一鍵連接多種數據來源,拖拽欄位綁定儲存格,一張即時報表就可以製作完成。既可以獨立部署,也可以與其他系統無縫集成。

同時,獨創的三種報表設計模式支援製作各類複雜報表,數據填報表、回應式報表,提供數據上報,流程審批,許可權管理的一系列功能,可以靈活應對營運、人資、財務、合同等多變的業務需求。

最後,就是它數據科學家的一面:視覺化儀表板,也就是dashboard,話不多說,直接上圖。

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

無論你是管理層還是下屬,這份大數據包告一定會讓人眼前一亮,不被重用才怪!現在所說的CIO有一部分就是幹這個的,數據視覺化對於企業來說,非常重要。

3、數據分析層

數據分析其實和數據展示是分不開的,數據分析生成了,數據展示就是手到擒來的事情。

像Tableau、FineBI這類BI(商業智慧)工具,涵蓋了報表、數據分析、視覺化等多層。底層還可於數據倉庫銜接,構建OLAP分析模型。

你要非讓軟妹在這個裡面挑一個,到底誰最出色?軟妹沒有答案。

因為Tableau的整體性能是全世界最好的,畢竟是被157億美金收購了,但是它的價格和它的服務卻是長期以代理商模式,國內企業買了之後,售後服務可謂是一言難盡。而且,它更適合有基礎的數據分析師,對於那些新手來說,還是很有難度的。

BI這東西就需要長時間大量的鋪墊,經過大量的場景測試,才能做到最佳性能,所以可以把目光投向國產的FineBI。

FineBI是B/S架構,也就是流覽器上直接操作,而且支援複雜報表,買了BI就相當於報表產品也有了,簡直一舉兩得,而且也比Tableau部署要簡單很多。

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做的視覺化
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做的視覺化

個人感覺雖然都是BI,但兩者本質不同。Tableau主要優勢是數據的視覺化處理,finebi更注重對企業的數據管理。Tableau更像一個工具,而finebi更像企業應用。

Finebi有決策平臺,有許可權控制,分析報表管理,數據許可權管理功能。可開發性高,後期采更容易變成我們順手的東西。

這只是軟妹和他講的一部分,通過我的推薦和他自己對於工具的學習,他現在已經在台積電的某個大數據部門了,還漲薪帶團隊了,很大一部分原因就是工具用的好。

現在,就來嘗試一下免費版的Finereport報表,讓FineReport幫您邁向事業高峰!

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+886 933-790886 王人賢 Brian Wang, Email:brian.wang@fanruan.com

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