数据分析师|如何突破个人价值，避免落入能力陷阱？( 二 )

首先在这类新业务的初期，要为了快速验证产品价值及可行性，在数据建设的优先级就会排后，并且初期的数据量累计不足，难以通过数据探索式地分析出价值极强的信息来推进业务。
和成熟期的产品相比，这样的过程往往是产出投入比并不高。这就好比在AB实验中常说的，实验可以让我们在发展阶段中，如何准确高效地爬到山顶，而不能让我们的业务爬到更高的一座山。那我们面临的问题具体表现如下。
1. 重视程度不够以18年底上线的哔哩哔哩漫画为例，我19年初以唯一的数据产品岗进入产品部门，入职后接踵而来的是各种数据需求，不乏常规的取数报表以及分析。但是在研究了现有的数据体系后，要能准确快速的给出数据及分析报告并不容易，因为在整个数据链路过程中，存在着过着或大或小的问题，可以总结为：

取数难与查数慢；
关键事件口径不统一；
文档建设薄弱，数据知识获取效率低；。
埋点上报丢失率较高

而以上问题，我认为是大多数的数据从业者都会面临的，这些问题并不是招1-2个数据岗位就能解决的问题，而是要从上至下认识到数据建设的重要性后，带着与数据平台方共建的思路来开展。
2. 无专业数据开发/挖掘hc数据开发往往会在业务成熟到一定程度后才会有配备，包括数据挖掘，离线or实时工具的这类T族人员基本要在数据有一定规模后才会有。
所以对于创新业务的数据同学，懂得数据全链路的知识相当重要，从采集到入库到清洗到最后的展示及分析，每个环节都缺一不可，因此想分工做到效率提升，并不是一件easy的事情。
3. 极度依赖数据平台/中台能力基于以上两点，也会引发在面对一些复杂需求时，我们只能依赖数据中台/数据平台的能力，没有办法尝试一些具有个性化，适配度更好的工具与能力，因此大部分的工作内容要局限在平台侧，这样会导致数据同学工作开展的效率会受到一定的影响。
当遇到链路问题后，解决速度的时间上限取决于各个中台/平台的反馈速度及解决方法。而且鹅厂的整个数据链路涉及到的平台或者工具繁多，没有一个统一的解决方案，导致我们在选择上会出现多种方案，在不了解平台的情况下，无法最快做出合理的选择。
这些情况我认为是正常且需要面对的，因为创新业务前期重点还是前文提到的，需快速验证产品可行性及是否真的可以给用户带来价值，所以我也理解在数据投入不足存在且合理的。
三、数据同学在业务团队中怎么发挥自己的价值？为什么要强调在业务团队中？因为数据岗的分类方法居多，我的分类简单说就是平台型or业务线，这两类所面对的问题是不太一样的，而本文则会更关注在业务线的数据同学价值问题。
1. 内在价值我认为在数据产品岗位上的内在价值体现则是：基于自身对数据全貌的洞察能够推动业务发展。

专业的数据化判断（不管是数据挖掘，业务分析也好）；
设计可实施的业务策略（ab实验等）；
需求背景大方向的思考与深入。

2. 外在价值而在数据产品岗位上的外在价值体现则是：提升数据的使用价值和效率。
外在价值是他人对我们的普通期待，也是实现内在价值的基础。而内在价值则个人成长不可或缺的东西，它一定是核心，我们更应该关注内在价值。当我们数据同学认识到自己的职业发展存在一定瓶颈时，思考一下，我们在日常工作中，是更关注了内还是外？
3. 瓶颈原因那为什么大部分数据从业者，会迷失在外在价值中？
数据这个岗位是既有基本的技术能力又要有业务思维，就会非常容易陷入取数、报表、无深入的分析这样的一个循环，而为了业务方能更高效地看到数据，则会投入更多精力在数据层面的一些细枝末节中，包括不限于埋点排查、SQL写法、调度依赖、平台使用、日常波动归因。