数据人，数据魂，数据就是人上人？

从事数据分析工作有些年头了，不敢说积累了什么丰富的经验，但确实干了很多傻逼又苦逼的活儿，受了不少委屈和折磨，攒了一肚子牢骚，不吐不快。今天我们不谈经验，只管吐槽!

多年前，毕业即失业的我，跌跌撞撞地踏上了北漂的列车，开始了数据分析的不归路。

两手空空、身无长物的小菜数据鸟，初入江湖，什么也不会、啥也不知道，跌跌撞撞，混入茫茫的表哥表姐之中，泯然众人。

表哥的风光

我是一名光荣的表哥，在形形色色的excel、数据库中摸爬滚打，鏖战了数百个日夜，vlookup信手拈来，透视表炉火纯青。每天面对着一堆电子表格，噼里啪啦一顿敲击，完全是游刃有人，余，看着市场和运营的迷妹们惊艳的眼神，心想一定要在粉丝面前大秀一把我的excel绝技。

折线图、桑基图、雷达图，五花八门的统计图表占据了我70%的青春，剩下30%在市场、运营、产品各部门之间兜兜转转，看着别人在会议上对着我PPT上的数据指点江山、激扬文字，悄么悄地坐在一数据旁角落，似笑非笑，深藏功与名。

也许是我天生傲骨，不屑与凡夫俗子为伍，所以老板们嘴上基本从不会提起我，除非有求于我。在所有同事眼里，我也一直是一副世外高人的气派，不苟言笑，每每对着一行行一列列的数据愁眉深锁，就连行政部门前台的Linda时不时地从我背后经过对我投来魂，倾慕的目光也全然不知。没办法，我还有很多工作要做，还有很多人需要我，他们在等我的报表，运营的日报离不开我，市场部的投放效果还没有量化，甚至一旁的保洁阿姨的工资都还需要我来核算。

真是天将降大任于斯人也，哪还有时间儿女情长，不知何时才能抛却这红尘俗务，与我的Linda花数据前月下，共度良宵啊～

SQL-MAN的尴尬

俗话说的好，大隐隐于市。在这灯红酒绿的大都市中，我每天埋身于海量数据之中，犹如隐芥潜行一般，没有人会注意到我，这样我就可以更加安心地修炼绝技——SQL神通、PYTHON大法，等我将来神功大成，必定绽放出耀眼的光芒，在众人艳羡的的目就是光中，携手Linda走向巅峰。

某天，正当我潜心修炼之时，突然一个人影闪现到我身旁。我只用余光一扫，头也没抬地继续练功。我知道，虽然自己一直很低调，但还是没办法完全掩盖自己的龙章凤姿，这不，又一个迷途羔羊陷入了我的魅力漩涡之中。算了，心想我已经有了Linda，就由她去吧人上。却听得耳畔一个娇嫩的声音道：

“公司裁员，下周你就不用来了。”

噼里啪啦的键盘声突然停了下来，那一根颤动的手指正待敲下回车，却怎么也无法动弹。

WTF!WHO ARE YOU TALKING ABOUT?

知不知道你在跟谁说话，知不知道我的工作多么重要，居然在我练功的时候和我开这种人？玩笑!

刚想站起来训斥一下这个故意“搭讪”的HR，却看到一份装订整齐的文件落在了我面前的键盘上。

“解除劳动合同通知书”几个大字赫然映入眼帘。默默翻开，最后一页已经盖上了红色的公章。许是见我一言不发，那名“搭讪”的HR先按捺不住了，将一根纤细的手指点向公章的左侧空白区域，“数据这里签上名字。”

我输了。不知道输给了谁。想我一代SQL-MAN，手握公司机密数据，肩负着弘扬PYTHON大法的重任，怎么会不明就里的被炒了鱿鱼呢?

工具人魂归何处?

回过头来想想，我究竟为什么会失业呢?

是我的图表不够美观?

是我的SQL不够高深?

还是我的PPT太过平淡?

还人，是我没有沉淀，不懂赋能，无法形成闭环?

鬼知道哦!

从最初的EXCEL，到SQL，到TABLEAU，到PYTHON，从入门到精通，写过的代码堆积如山，处理过的数据如汪洋大海，输出的文档可以铺满整个52寸显示器的桌面。然而有谁认可了它的价值!

在将它带到众人面前之前，经数据历了怎样的抽取、转换、加载、聚合、计算、建模、可视化，无人知晓，也无人在乎，得不到有效结论，看不到增长都是无用功。

所谓一将功成万骨枯，数据人的职业生涯也是如此吧。

大家都知道，人和动物的区别是，人会使用工具。而，善用工具的数据人，在其他人眼里却沦为了彻头彻尾的工具人，何其悲魂，哀!

回头想想，为什么会这样呢?

通常，从事数据工作的人，会接触到很多业务数据，也正因如此，各个部门、各个岗位通常想当然的认为数据分析师等人是最深入了解业务的人。

然而他们忽略了一点，业务在前，数据在后，相对于一线业务部门，数据人得到的信息是滞后的;同时，数据工作需要大数据量的基础工作，它是基于常规数据处理之上的，经过处理和加工的数据才能进一步分析展现，而这是一个需要花费很大精力的过程，尤其对于数据业务流程不规范、埋点混乱缺少标准的公司，当你去做这些基础工作的时候，运营、产品谁又能看到你的产出?

总有人把数据看得很重要，这没错，我感激他敬就是佩他，毕竟给我提供了饭碗!

总有人把数据看得很牛逼，也没错，但我鄙视他厌恶他，他过于拔高了大家对数据的期望!

个人倾向于，数据是战术，是微操，而不是战略!希望大家认清自己、认清数据，不要盲目跟风。

(责任编辑：二、商品分类类（31–80）)