数据分析师的工作绩效到底是什么？(数据分析的核心,关键词优化)

文：陈老师

源：接地气学堂

又到年底，又该琢磨绩效考评的事了！一个血淋淋的现实是：数据分析师的绩效到底如何体现？

每当年底汇报的时候，销售们都正气凛然的：“老板，今年我为公司挣了1个亿！”；市场策划们都高大上的：“老板，那一个亿背后有5000万靠我投广告”；产品们淡定的：“今年1个亿，有8000万是靠新出的产品拉动，那是我们做的”；运营们很不淡定的：“老板别听他们瞎吹，产品上线一堆BUG，不是靠我们活动拉新哪有用户”这些平时可能都不怎么看数据的哥们，到了表功的时候，都特别的会数据思维，各个都是数据化邀功！

而真正做数据的，数据分析师得怎么说？

老板！我写了10万行SQL！

这是常见的一种汇报方式。报告老板，我一年做了500张需求，写了20万行sql，爬了5000万条数据，写了200份excel日报，100个ppt报告……潜台词就是：老板，你快看，快看，我干活了，我干的好辛苦呀。

然而这种回报效果，约等于0。为什么？换位思考下大家马上明白。假设一个销售这么跟老板汇报业绩：老板，我做了800趟公交车，1000趟地铁，敲了5000次客户门，打了10000个客户电话。老板听了什么感受？老板只会问一个问题：“所以，你的业绩是多少？”

是滴，所以业绩是多少啊！如果不谈业绩，中间过程干多少有什么意义。而数据分析的核心痛点就在这里：数据分析不能直接拉动业绩！跑数、整理数据、写sql、美化ppt，这些都是中间过程。极端的讲，没有《运营数据日报》企业就经营不下去了吗？当然不是，很多部门只要看到数就能自己干活了，分析个啥？很多的基层数据“分析师”们的能力，还比不上有经验的运营和产品呢。要来有何用？

更糟糕的是，这些中间过程是只属于自己的，是一个有过无功的工作。即使写200万行sql，那也是你数据分析自己的事，公司花这个钱就是让你干这个的。你不干谁干。就像销售从来不会抱怨天天在外奔波，市场从来不会抱怨方案改了80多版一样。但是干不好，这个锅就得自己背了。干多错多，是最常见的结局。可怜很多同学满心欢喜的进入数据分析工作，却2，3年难升一级，就是栽在这个坑里。

永辉超市数据中心APP

支持业务！新数据产品上线

这也是常见的一种汇报方式。“新”字是关键。因为单纯的优化现有报表，又陷入到出力不讨好的陷阱里。但是“新”的报表，或者工具就不一样了。新工具是新产品，新流程的一部分，大家可以抱团请功。还记得开头，运营是怎么邀功的吗？“没有我们，新产品火不起来！”没有数据工具，新产品根本上不了线，这个理由也是一样杠杠的好用。所以，积极配和其他部门，参与到重大项目中，提供产品/工具（而不是人肉报表）支持，就很能显示成绩。

这里特别强调工具和人肉报表的区别。工具啥时候上线，使用率，使用满意度这些指标可以量化，比如新工具做的某张报表一天的访问率是80%，老板一眼就能看到，年底自然有数据邀功，这是我们的成果！而为了一个新项目，人肉写20000行sql，又把这个事变成了我们的常规工作，干了是该干的，干好了没人记得，干坏了自己背锅。所以数据分析部门的领导，一个重要能力，是从常规工作中打造出产品的能力。不把自己的工作产品化，就永远跟在别人后边当打杂的那个。

解决问题！分析建议被采纳

有些同学可能奇怪：“不是都说数据分析师是老板的军师吗，你看军师们都是很受尊重的呀？”是滴，军师是很受尊重，然而军师这个角色是需要我们自己争取来的。往往大老板信任的军师不是数据分析师，而是市场部的某个经理。究其原因，问题还是出在“到底我们思考的是数据还是业务问题上”市场部的经理们更多思考具体的业务问题，因此更容易成为老板信任的人。相当多数据分析师每天盘旋于键盘屏幕之间，连老板人都见不到。业务部门开会没自己一把椅子，和具体业务问题八丈远。最后就沦为了人肉跑数机，自然和加薪越来越远了。

这里的关键是独立解决问题。很多时候我们写常规分析报告，日报周报也会写分析建议。然而这些建议经常被业务部门丢进垃圾堆。因为别人并没有明确委托我们做这个事啊。有可能人家需要的还是一个数据，并不是真正要分析结论。因此，如何把具体的需求撮合成一个项目，就非常的重要了。

有了独立的项目，就能考核数据分析的效益。用最简单的办法：数据分析优化前效益是多少，数据分析优化后效益是多少。业务部门有问题，我们解决了问题，追踪了效果，成绩大白于天下。最后和业务部门一起庆功，大团圆结局。从常规工作中孵化出项目的能力。是数据分析想继续往上升的另一重要能力。

近两年数据分析概念大火。大量的、各个行业、各个背景、怀着各种目的同学涌进来。很多人期望能有一个比之前更好的前途。然而作为一个9年的老兵，陈老师见过太多太多干了1,2年没有晋升、又陷入迷茫、匆匆跳槽的、跳来跳去撞到职业天花板的悲惨例子。因此特别把真正的管用的业绩点总结出来，与大家共勉。

关于数据人的工作效能和个人成长，这里还po一场 知·乎·Live——「如何成为企业需要的数据分析人才？」，教大家审时度势，借助企业数据变革的机遇，找到属于自己的位置。

后记

最后，我才不会承认以下黑暗真相是我说的呢：作为一个数据部门的领导，深深的体会到，数据分析工作的唯一KPI就是大老板的信任，大老板不信任俺们就屁都没有。而数据分析师、分析专员的绩效，本质上就是部门领导觉得自己好不好使。对数据分析师而言，能帮领导独立抗项目，对数据分析专员而言，能主动思考如何取数减少请示，就是最靠谱的。考核表上的数都是写出来给人看的，心理的秤才是真的。

恩恩，请大家肆意点赞，阅后即焚。