学习数据领域的新知识总是一个好主意。

数据是这十年的热门词汇，组织可以灵活地将数据转化为业务，并投资于“数据驱动的决策”。借助数据必所提供的洞察力，组织不断寻求利用可促进业务增长的任何因素。

在每一步，企业都希望能够信任那些能够理解小数据和大数据、评估当前状态流程并为企业推荐未来状态，创建内聚数据策略的专业人员。

数据顾问负责提供指导并改进数据分析和报告流程。作为一名数据顾问，你参与了为组织定义数据采集和分析策略的对话，改进当今的数据流程，促进用数据讲故事，并建立团队和组织以取得成功。

如今，组织正在寻找能够在业务和数据的交汇处工作以发现有用信息、告知结论和支持决策制定为目标的专业人员，也就是数据分析顾问。

作为一名数据分析顾问，你的日常工作可能看起来像是在处理以下一项或所有工作，这让这份工作更加令人兴奋！

• 衡量当前的数据流程以识别机会和问题

• 推荐潜在的数据使用和存储改进

• 创建数据模型并改进数据流程

• 通过数据管理流程指导数据和业务团队

• 设计和管理数据库、数据流和数据自动化图

• 进行跨职能对话并制定差距解决方案

• 协助团队进行数据集成、迁移和入库

• 加入新的和现有的同行以进行有效和高效的数据分析

• 生成数据故事（分析、报告、仪表板）并进行交流

• 就数据治理、数据策略和数据可扩展性向团队提供建议

任何数据问题都有开头、中间和结尾。

数据分析围绕数据生命周期蓬勃发展——从业务理解到将洞察力反馈给业务，这个过程对于数据分析顾问来说是不可避免的。

当你处理数据生命周期时，工作主体一天比一天更有意义。

• 业务理解：定义目标并提出相关问题

• 数据挖掘：抓取、收集和准备项目所需的数据

• 数据清理：修复数据的不一致并为分析做准备

• 数据探索：形成关于你定义的问题的假设

• 特征工程：选择重要特征进行分析

• 数据建模：创建数据模型并使用它们进行预测

• 数据可视化：与主要利益相关者交流见解

尽管商业敏锐度对不同的人可能有不同的含义，但从数据的角度来看，商业敏锐度可以定义为理解业务问题并用数据解决问题的能力。从本质上讲，企业应该能够将解决方案与效果联系起来。

当你理解了业务，你就知道应该向利益相关者和数据提出什么样的问题，以及在你的分析中可以期待什么。拥有商业头脑（或商业悟性）的专业人士可以更好地衡量挑战并成功应对挑战。

根据我作为数据分析顾问的经验，将业务与数据联系起来一直是我最欣赏的技能，也是晋升的精髓。

你拥有适合这份工作的硬性技能——SQL、Python、Tableau等等……但数据分析顾问真正需要的是信心、良好的讲故事（沟通）技巧和良好的幽默感。

作为数据分析顾问，你不仅需要了解业务、KPI等；你处于创建数据模型和数据策略的最前沿。因此，当你谈论金融时，你正在研究一个预测模型，该模型可以在财政年度结束时为你的企业节省数百万美元的预测模型。

此外，每天都有新技术出现。因此，在任何时候，作为数据分析顾问，你的工具包都必须具备你的团队、你的角色以及使你的工作变得轻松所需的硬技能和软技能。

高管和最高管理层需要一个故事——一个跨流程构建的连贯叙述，将数据和信息放在一起，以呈现更广泛的影响。你越早学会用数据讲故事，就越容易理解业务需求和要求以及如何与高管互动（让人们成为你的前排啦啦队）。

通过讲故事，你是故事的导演，可以随心所欲地迎合听众——从技术性极强（引用数据模型的准确性或预测模型不适用的原因）到使用业务术语（原因、内容、方式、地点和时间）。将你的内容传达给你的听众是数据分析顾问的一项非常重要的技能。

这就是我所做的，到目前为止，这是一条非常有益的职业道路！

我以数据分析师的身份开始了我的数据职业生涯，刚从研究生院毕业，就牢牢掌握了这份工作所需的硬技能，并磨练了我作为一名数据专家在工作中所需的软技能。

无论你今天身在何处，如果数据咨询是你的职业，我希望培养一种从日常工作中学习的能力，向他人学习，培养你担任该职位所需的技能，并锻炼你的技能。

他们说，熟能生巧，在这里，熟练可以让你对新角色充满信心，影响你工作的整体质量。

感谢你的阅读，我希望你觉得这是一个有趣的阅读。

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