观远数据资深客户成功经理软硬皆修，谈谈数据分析师能力模型

　　上期 「远行者说」 ，观远数据副总裁孙妍围绕 「让业务用起来」 这一全新升级的企业使命如何诞生以及其背后所承载的思考与价值主张进行了分享。同时提出将 携手观远数据客户成功团队，深入互联网企业实践，从企业实际数据分析体系建设出发，带来系列文章分享，抛砖引玉与大家一起探索「让业务用起来」的创新实践。
　　本期「远行者说」就是该系列分享的第二篇内容，由 观远数据资深客户成功经理吴松林老师 ，结合自身实践经验，与大家一起聊聊数据分析师能力模型。
　　观远数据资深客户成功经理，10年数据分析经验，数据分析金牌讲师，前阿里、网易数据分析专家，在互联网、零售等行业有深刻洞察。
　　正文：
　　近一年时间，跟很多分析师朋友们进行交流，发现大家的＂焦虑＂和＂迷茫＂越来越重，而且大家的表达也比较集中：为什么我总是在做表哥表姐？为什么我总是在被动的接受需求？分析师应该往哪些方向成长？如何招聘到好的分析师？等等等等。
　　这些问题，其实本质都是在发问＂怎样才是一个好的分析师＂，除了结合过去十年的分析经验与观察，我也咨询了阿里、网易等大厂的分析leader或分析专家，尝试提炼出好的分析师的必备要素，就有了今天想分享的BADP模型与PSOO模型。这俩英文名一出，是不是立刻感觉高大上了，更高大上的内容与干货马上呈现。
　　一开始先来个热身题：
　　高级分析师，不需要必备哪些能力项？（多选题）
　　A.企业战略
　　B.算法模型
　　C.酷炫报表
　　D.数据开发
　　E.逻辑思维
　　- 5秒钟思考 -
　　要说清这题的答案，就有必要稍微明确下＂数据分析＂的定位和目标了，阿里的商业智能部有一句非常经典的总结＂让业务更清晰，让决策更高效＂，因此分析师的核心是通过量化能力，帮助业务客观展现情况、给出判断、辅助决策，而不需要盲目追求酷炫的报表或者高大上的算法模型，因此答案选B和C。
　　进入正题，我们先从硬性能力层面，看看不同等级的分析师，需要哪些能力。
　　先看初级分析师。为了方便理解，我们给个案例背景：
　　分析师-小观：毕业1年左右，目前更多被动做业务需求
　　分析师-小远：毕业3年左右，与业务合作深入
　　需求方-小明：一线活动运营同学
　　原始诉求：对某活动进行分析，同时类似活动可以搭建看板，辅助业务自助分析
　　我们先看看小观接到小明的需求后，处理的结果如何，大家也可以结合自身的情况，找找与小观的异同点：
　　- 30秒思考 -
　　然后我们再看下小远的结果，同时也与小观进行下对比：
　　我们可以对比发现：
　　◆ 分析结论：小远不止是做了数据的陈述，而是给出了分析和诊断，产出的价值更高
　　◆ 数据开发：小观更多是被动实现，而小远却从需求、开发、质量层面，都体现出了很好的主动性与专业性
　　◆ 数据看板：小远对看板的设计有思考、有目标、有计划，这样产出的内容价值更高，分析师也会更有价值感
　　因此我们提炼下，初级分析师的能力模型画像：
　　◆ 会分析：有指标、有结构、会归因
　　◆ 懂数据：知口径、会建模、能运维
　　◆ 可提效：有逻辑、产品化、可运营
　　是不是觉得，哪怕是初级分析师，想做好都不太容易，这就对了，难度越大、咱分析师的门槛越高嘛。
　　下面让我们再谈谈中级分析师的能力模型，还是先给大家一个案例场景：
　　分析师-小观：毕业3年左右，开始独立对接某业务线
　　分析师-小远：毕业5年左右，对该业务线有深入理解，开始带团队
　　需求方-小明：供应链计划负责人（部门主管），升官啦！
　　原始诉求：计划部门，数据需求超级多；有很多看板，但是不知道怎么用，有的都没数据了；希望分析师能产出高质量输入
　　还是老套路，我们先看看小观的结果：
　　- 30秒思考 -
　　依然老套路，我们再看下小远的结果：
　　我们把小观和小远做下对比：
　　◆ 业务盘点：小观虽然有确定优先级，但是把判断的权力完全交给了业务方，如果遇到不太靠谱的业务方，那就.....emmm......你懂得；而小远先有分析判断，再与业务一同确定优先级，就合理很多，同时详细了解了业务的规划与目标。
　　◆ 数据治理：在看板的治理层面，小远是先分析、再定方案，而且懂得利用好数仓等伙伴的资源，会更加高效、高质、持续的完成数据治理。
　　◆ 分析报告：小远会主动看数、发现问题、给出分析，既输出价值，又在业务侧体现出专业和主动性，同时围绕复杂问题，懂得利用内外部资源去解决。
　　因此我们提炼下，中级分析师的能力模型画像：
　　◆ 知战术：知目标、知策略、推专项
　　◆ 会统筹：定价值、会组织、能提效
　　◆ 能诊断：主动性、给判断、给建议
　　中级分析师的要求更高了是不是，来来来，让我们再看看高级分析师，这次我们直接上干货。
　　高级分析师能力要求1——懂战略
　　◆ 理解战略：理解公司中长期战略，可通过内外部分析，辅助战略设计
　　◆ 节奏推演：结合战略目标与数据趋势，推演阶段性结果，助力战略节奏设计
　　◆ 目标建议：通过战略拆解、大数分析、竞品情况，综合输出目标值建议
　　比如公司的战略方向是扭亏为盈，分析师就可以通过历史数据分析，明确不同销售侧、成本侧的趋势变化，再结合未来策略、推演未来情况，指导整体、分阶段目标的设计。
　　高级分析师能力要求2——会经营
　　◆ 大盘分析：开展行业调研、竞品分析、经营分析等，辅助确定核心战术与目标
　　◆ 经营策略：协助业务线、部门梳理和盘点驱动要素，帮助部门确定核心策略
　　◆ 重点专项：围绕重点策略与目标，成立专项；分析师是对上与横向的关键纽带
　　比如供应链部门要做降本，分析师就可以先输出系统性的分析，明确仓储、物流、拣货费等成本的情况，再与业务沟通，找出降本的机会点，推演出降本目标。接着做管理层与业务侧，推动专项落地，分析师持续跟进目标及策略的实现情况。
　　高级分析师能力要求3——建体系
　　◆ 分析逻辑：围绕KPI，明确指标口径、分析框架、归因逻辑、预测逻辑，输出异动分析、风险预警等
　　◆ 数据治理：与数仓、产品、业务协同，推动指标口径、数据模型、数据看板等标准化
　　◆ 产品推广：面向管理层、一线人员等不同角色，产出数据产品方案，推广分析价值
　　高级分析师大多已经是团队主管的角色，会对体系化的输出分析价值，甚至推广、放大分析价值负责，因此无论是核心场景分析框架的标准化、产品化，还是企业层级的数据治理，都需要体现出很强的能力、经验与沉淀。作为高级分析师，背负着团队与公司管理层的期望，更需要围绕业务场景，每日三省吾身：看得清吗？可预警吗？效率高吗？
　　到这里，我们就把初级、中级、高级分析师的硬性能力模型，做了比较系统性的描述。我们又把不同层级分析师的能力，再做了次抽象和提炼，这就是分析师硬性能力模型—— BADP模型，即业务（Business）、分析（Analyze）、数据（Data)、产品（Product）。
　　当然，一名优秀的数据分析师，正像文章标题所描述的，还需要＂软硬兼修＂，让我们再看看软性层面，分析师应该具备哪些素质。
　　还是一个案例场景：
　　需求方-小明：公司CXO（火箭式晋升哈哈）
　　原始诉求：最近感觉公司经营情况不是很好，专题分析下情况吧
　　这是常见的场景，高层常常会下派＂一句话分析任务＂，让很多分析师头秃。让我们看看小远，作为优秀分析师的代表，是如何应对的。
　　第一个关键点是＂确定目标＂。 这是分析的第一要务，不然很容易南辕北辙。因此可以反问小明（或者叫明总哈哈），以明确分析的背景、目标及紧急情况：
　　◆ 您说得＂不是很好＂，是指的销售额同比下降20%吗？
　　◆ 还有其他重点吗？
　　◆ 是董事会那边有什么诉求吗？
　　◆ 您期望的产出时间是？
　　第二个关键点是＂明确观点＂。 业务场景是复杂的，很难用单一的＂好＂或＂坏＂去描述，而且分析师很需要系统、辩证的思维去看待业务问题，这样才可能清晰的呈现业务情况。比如某公司的销售额同比下降，就可能有不同视角的描述：
　　◆ 好的一面是，新增的淘系渠道营收持续上涨，已孵化出3个爆品，表现出巨大潜力；
　　◆ 不好的一面是，公司自有APP，作为销售额的主要贡献渠道，已连续N个月同比下滑、且下滑幅度在扩大，对公司基本盘影响很大，需重点关注
　　第三个关键点是＂分析落地＂。 复杂的分析场景，常常涉及到多个部门、角色的协作，比如经营分析场景，就可能涉及到财务、运营、市场、数仓等多部门，这就需要分析师做明确分析目标、框架后，能快速与协调部门对齐与落地，以准时、高质量的完成分析产出。
　　最后一个关键点是＂大局思考＂。 分析师常常觉得没有价值感，很多都是不清楚、也没有仔细追问，在负责的分析项目，到底是在公司的哪一层级的目标、策略、专项、环节里发挥作用，而为了更好的产出价值，分析师应该如何短中期的规划，这就是所谓的＂大局观＂。分析师一定要谋定而后动，搞清楚分析项目的背景、定位与目标后，大致能判断项目的价值后，才容易评估所需投入的资源与未来的规划。
　　再把上述的四个关键点进行提炼，就是分析师的软性能力 PSOO模型，即目标感（Purpose）、思辨性（Speculation）、组织力（Organization）与大局观（Overall）。 当然一名优秀的分析师，一定还需要一些其他软性素质，比如沟通能力、表达能力等等，但这些更接近职场人的基础素质，而PSOO模型则是对分析师群体的更高要求。
　　到这里，围绕分析师的硬性能力与软性能力，我们分别输出了 BADP模型 与 PSOO模型 。为了让大家更好、更详细的感知能力模型的要求，明确自己的位置与进阶所需的要求，我们总结了 「画像全景」 ，作为最后的重磅福利，分享给大家。
　　文章的最后，还是想鼓励下所有的分析师伙伴们，虽然外部环境恶劣、分析部门动荡，但 机遇往往与风险相随，更需要我们冷静下来，回归初心，化被动为主动，真正为公司的增长、提效或降本输出价值。 当然，观远一直会是大家最坚实的伙伴，团队内有来自阿里、网易等大厂的分析师们，对数字转型、分析赋能有很深的思考与经验，我们一起努力，撸起袖子加油干，让业务用起来！