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數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，數(shù)據(jù)治理也是企業(yè)的核心工作之一，運用好數(shù)據(jù)能夠為企業(yè)賦能。而在為企業(yè)賦能的過程中，數(shù)據(jù)分析師起到了至關重要的作用。

作為初學者，理解數(shù)據(jù)治理流程能夠幫助我們更好地認識數(shù)據(jù)部門各個崗位之間如何協(xié)同配合，更加清晰地認識數(shù)據(jù)分析師的崗位職責。

很多初學者認為數(shù)據(jù)分析師的工作只有分析，看完本文你會對數(shù)據(jù)分析師的崗位職責有更深的認識！

什么是數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理是逐步實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的過程，具體來說，數(shù)據(jù)治理是指將零散的用戶數(shù)據(jù)通過采集、傳輸、儲存等一系列標準化的流程變成格式規(guī)范、結(jié)構(gòu)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，并有嚴格和規(guī)范的綜合數(shù)據(jù)管控。

對這些標準化的數(shù)據(jù)進行進一步加工分析成為具有指導意義的業(yè)務監(jiān)控報表、業(yè)務監(jiān)控模型以幫助業(yè)務進行輔助決策。

在數(shù)據(jù)治理流程當中，涉及到了前端業(yè)務系統(tǒng)，后端業(yè)務數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)再到業(yè)務終端的數(shù)據(jù)分析，從源頭到終端再回到源頭，形成的一個閉環(huán)負反饋系統(tǒng)。

同樣地，在數(shù)據(jù)治理流程當中，我們也需要一套標準化的規(guī)范來指導數(shù)據(jù)的采集、傳輸、儲存以及應用。

數(shù)據(jù)治理流程介紹

數(shù)據(jù)治理流程是從數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲存管理到數(shù)據(jù)應用整個流程的無序到有序的過程，也是標準化流程的構(gòu)建過程。

根據(jù)每一個過程的特點，我們可以將數(shù)據(jù)治理流程總結(jié)為四個字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理業(yè)務流程，規(guī)劃數(shù)據(jù)資源

對于企業(yè)來說，每天的實時數(shù)據(jù)都會超過TB級別，需要采集用戶的哪些數(shù)據(jù)，這么多的數(shù)據(jù)放在哪里，如何放，以什么樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規(guī)劃的，需要有一套從無序變?yōu)橛行虻牧鞒?，這個過程需要跨部門的協(xié)作，包括了前端、后端、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、項目經(jīng)理等角色的參與。

2.采：ETL采集、去重、脫敏、轉(zhuǎn)換、關聯(lián)、去除異常值

前后端將采集到的數(shù)據(jù)給到數(shù)據(jù)部門，數(shù)據(jù)部門通過ETL工具將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數(shù)據(jù)集中存儲起來。

3.存：大數(shù)據(jù)高性能存儲及管理

這么多的業(yè)務數(shù)據(jù)存在哪里？這需要有一高性能的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，在這套系統(tǒng)里面將數(shù)據(jù)進行分門別類放到其對應的庫里面，為后續(xù)的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監(jiān)控、智能分析、模型預測

數(shù)據(jù)的最終目的就是輔助業(yè)務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監(jiān)控做鋪墊。

這個階段就是數(shù)據(jù)分析師的主場，分析師們運用這些標準化的數(shù)據(jù)可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業(yè)務問題的分析，甚至是模型的預測。

數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)流中承擔的角色

數(shù)據(jù)治理流程涉及到多部門多崗位的分工協(xié)作，數(shù)據(jù)分析師在這個流程中也承擔了重要的角色。

數(shù)據(jù)分析師的職責真的不止是分析，除了分析之外，數(shù)據(jù)分析師需要參與到數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集過程中，而在數(shù)據(jù)應用過程中也需要完成指標體系、報表體系的建設以及部分臨時的數(shù)據(jù)查詢需求。

1.數(shù)據(jù)埋點

數(shù)據(jù)分析師要對業(yè)務進行分析，分析所需要的數(shù)據(jù)需要通過埋點來獲取。分析師參與到數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集的過程中，可以更快地拿到數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)等待時長，有利于提高分析的效率。

舉個例子來說，假如現(xiàn)在用戶流失很嚴重，業(yè)務提了個需求讓分析師幫忙分析下用戶流失前的第n步都做了什么？

但是，碰巧用戶流失前第n步的事件log沒有記，那么作為數(shù)據(jù)分析師沒有數(shù)據(jù)分析也無從下手，只能給研發(fā)提出埋點需求，在下個版本進行數(shù)據(jù)埋點。

那么這樣一來，分析的周期就會延后一個版本。如果分析師參與到數(shù)據(jù)埋點這項工作中來，諸如此類的事情大部分都是可以避免的。

2.指標體系及報表體系建設

數(shù)據(jù)的終極目的是定位業(yè)務問題，輔助業(yè)務決策。而指標體系就是監(jiān)控業(yè)務問題，定位業(yè)務問題的好幫手。

所以，指標體系的建設也是數(shù)據(jù)分析師的重要工作之一，好的指標體系能夠直接反映業(yè)務問題，同時能夠幫助數(shù)據(jù)分析師快速定位業(yè)務問題，以輔助業(yè)務進行決策。

3.商業(yè)智能分析

數(shù)據(jù)分析師當然也少不了分析，包括了各類活動效果分析、版本變化分析、用戶分析、流失分析等等。

一份好的分析報告能夠給業(yè)務的發(fā)展提供多種思路，也是分析師最重要的價值體現(xiàn)。

文章轉(zhuǎn)自：https://blog.csdn.net/weixin_41432734/article/details/112505009