姜寿明，目前在一家金融科技公司从事咨询和解决方案工作。本科专业信息与计算科学，管理科学与工程硕士，CDA数据分析师一级持证人。
在我现在工作的咨询和解决方案方面，数据分析有很多应用场景，简单介绍一下：
随着市场经济的发展，中大型企业面向的市场、客户规模和复杂度不断增加，经营数据的收集汇总过程变得越来越耗时。这时面向管理层的经营情况汇报时间也不断延长，因为这个时候从基础数据已经看不出结论来了，管理层提出的每个问题都需要结合很多方面的信息来回答。这种情况下就需要构建企业的数据平台，连接打通前后台各类IT系统数据，利用数据分析的方法论和工具对大量基础数据进行加工处理和分析呈现。
所以现在很多中大型企业都开启了数字化转型，开始建设面向经营管理分析的数据看板、管理驾驶舱等等，大家也能明显感觉得到，近几年招聘市场上对掌握数字化转型、数据分析等方面技能的人才需求也在持续增长。
以我目前所在的公司为例，作为一家规模较大的金融科技企业，要负责建设规模庞大的IT应用系统，服务于各类复杂的业务需求。
但是随着技术的不断发展，应用系统需要持续进行迭代升级，每次涉及到技术架构升级往往需要数百个项目并行实施并进行有效的项目群管理。
这种情况下利用传统的、简单的数据报表已经难以清晰地展现项目的全貌和关键信息，也需要借助数据分析方法和工具，基于项目群整体推进基础数据，进行多维度透视分析、全局进展跟踪和风险及时预警，并以自动化、可视化的方式进行呈现，辅助项目管理和推进。
这两类都是我作为咨询和解决方案顾问实际经历和参与过的场景，其他类型的场景其实还有很多。
金融数据行业是一个比较泛化的概念，可能证券分析师、基金经理、金融大数据分析工程师这类职业岗更贴近一些，需要对市场交易数据进行建模预测，优化投资模型，或者设计开发相关的算法和软件来服务于金融场景业务决策等，这些工作要求具备一定的数学功底。
其他方面的岗位类型，包括我这种咨询解决方案类的，更多的是要求理解业务、理解数据，利用数据分析方法论和工具，更有效率、更直观、全面地组织数据和呈现结论，并不需要掌握复杂的数学理论或者算法。当然如果数学功底好绝对是加分项，在学习和掌握相关理论和工具的时候，能够更快地理解原理并上手使用。
业务知识的话，我觉得需要看服务的企业性质、业务类型以及岗位类型。
企业性质来说，比如你在银行、保险、证券公司，要求的业务知识是不同的，你起码要了解相应业务的一些专业术语、常见通用的业务逻辑和规则，才能跟业务人员进行有效地沟通，理解业务目标，进而开展数据分析工作。
业务类型来说，To B业务和To C业务要求的能力也是不同的，前者可能要求掌握一些采购、销售、物流、存货以及财务等相关知识，具备一定的公司经营规划与分析能力，后者则需要对互联网化的数据运营方法有所了解。岗位类型就比较具体了，比如你做投资分析，你需要掌握系统的金融学、经济学理论以及投资分析方法。
这里的工具是广义的，可以是理论、算法、模型、软件等，通过复杂工具的掌握来提升工作效率和效果，而且往往工具越复杂，提升程度就越明显，因为效率提升的部分就是工具自动帮助我们完成的部分；降本增效是公司经营不变的主题，我们持续利用工具提升个人效率、提升组织的工作效率，就能给企业带来更多利润，凸显我们的岗位价值。
特别推荐CDA数据分析师证书，对我个人而言，CDA数据分析师一级考试涉及的多个业务分析模型，这些模型在实战中超有用。另外就是软件和工具的使用，Excel，SQL，PowerBI，备考的过程就是系统提高的过程，建议大家都考一下CDA数据分析师。扫码CDA认证小程序，获得更多资料。
数据分析岗位要往上不断进阶，一定要与业务目标深入结合，通过长期聚焦在某一个或者某几个业务领域跟数据打交道，沉淀总结一些分析问题的常用切入点和独特视角，培养自己的数据敏感度，最终形成业务诊断能力，成为一名用户增长专家、客户营销专家、或者企业风控专家，这是作为一个数据分析岗位应该及早树立的目标和努力的方向。
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