苏宁|总被业务当工具人，数据IT人怎么才能提高自己在公司的地位？
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再一看评论区 ， 果然是一片哀嚎：
干开发的吐槽自己的就是一个代码输出机器 ， 天天接需求、改bug
运维觉得自己就是专业修理工、哪出问题都得随叫随到 ， 空有一身本领 ， 业务眼里也只是个修电脑的
测试天天就是找bug、找bug ， 时不时还要跟开发吵两架....
再反思一下我们数据部门的工作 ， 好像也没能逃脱“工具人“的宿命 ， 每天睁眼就是业务方五花八门的取数和报表需求 ， 累死累活功劳还总被业务抢走 ， 就跟打游戏一样 ， IT打“辅助“ ， 业务拿“人头“ 。
最让我觉得自己是工具人的工作就是“取数“ ， 基本上是所有数据IT的噩梦 。 在行业认知里 ， 取数一项非常基础的工作 ， 一个新人1年的成长基本上就可以自如应对各种取数工作 ， 但是这项低技术含量的工作偏偏要耗费it很多的时间和精力 ， 一些公司都开设了取数岗来专门满足业务的取数需求 ， 不过这个岗位在公司的地位可想而知 ， 更尴尬的是 ， 在很多厉害的互联网公司 ， 一些技术牛逼的业务都会自己写sql数据了 ， 更加看不起取数的IT
那我们干数据的IT怎么才能摆脱取数的噩梦 ， 来个翻身农奴把歌唱？
我们回归到“取数“这件事本身 ， 刚才上面说了从技术的角度讲 ， 取数并不难 ， 无非就是写两句sql嘛 。 而真正的阻碍是企业随着业务发展带来的复杂和冗余的取数需求和IT与业务之间巨大的需求沟通成本 。
曾经在一家金融公司信息部工作过一段时间 ， 深刻体会到取数这个活有多么不容易 ， 大多时候业务的一张报表会涉及到多个取数需求 ， 看起来没增加几张报表 ， 但实际上背后隐含了N个取数过程 。 而且对于集团企业来说 ， 不仅总部的运营部、销售部和市场部等各个业务部门的报表需求都压在信息部身上 ， 而且有可能分公司的需求经由总部对应部门也汇总到信息部身上 ， 这就导致了信息部每天都要应对成千上万的取数需求 。 需求多了 ， 响应速度慢 ， 耽误了业务分析决策 ， 业务还会毫不留情的投诉我们 。
然而这还不是最难的 ， 更令人心碎的是和业务往往复复的需求沟通 。 每接一个需求 ， 都要找业务反复沟通核对 ， 而且快速发展的业务让需求总是不停变化 ， IT不是在和业务部门沟通需求 ， 就是在沟通需求的路上 ， 给业务\\IT双方来都带去了很多工作量 ， 耗时又费力 。
为了跨越IT业务之间的“取数“鸿沟 ， 一些企业探索出了新的办法 ， 那就是让业务实现自助取数 ， 把取数这件事从IT身上转移到业务身上 ， 让业务和想要的数据之间没有IT这个“中间商“ ， 这样一来 ， “取数“这件事就从原来的“业务点餐“变成了“业务自助“ ， 既缩短了取数流程又节约了沟通成本 。
看到这里 ， 业务朋友们肯定要开喷了：让我们业务去学sql取数？要你们IT干什么吃的 。
当然 ， 让业务去学sql取数必然是不现实的 ， 而且数据全部下放给业务 ， IT更加会担心数据安全和混乱问题 。 为了实现业务自助取数 ， 解决这个问题的办法就是搭建一个自助取数平台 ， 通过IT集中数据管控来进行数据分发 ， 业务通过平台自助完成取数工作 ， 这样IT就省下了很大一部分的取数工作 ， 业务不用等需求排期 ， 很快拿到想要的数据 。
不过 ， 说起来容易做起来难 ， 建设这类取数平台 ， 除了要体验好 ， 还要性能要高 ， 在整个的开发过程中 ， 如何设计好配置方式、如何做好业务和数据的映射、如何进行数据表之间的关联、如何实现数据权限管理等等一系列的问题都需要解决 ， 还有一个前提是公司有足够的技术人力支撑 。 所以对绝大部分的企业来说 ， 量身打造这样一个自助取数的平台是非常困难的 。
不过市场上现在已经出现了很多产品化的自助取数工具（单纯取数）和自助BI工具（自助取数+分析）可以帮助企业解决这个难题 。 目前应用的比较多的是自助BI工具 ， 业务能够实现自助取数和分析 ， 直接为业务决策提供依据 ， 这就有点像我前面说的“自助餐“概念了 ， 原先是IT提供食材 ， 业务分析加工得出结论（菜肴） ， 现在是业务自行准备食材、加工、做成菜肴 ， 即解放it ， 也让业务真正成为数据的主人 ， 企业层面上也提高了数据应用决策的效率 。
以我之前在的老东家应用的BI平台FineBI为例 ， 简单介绍BI工具是如何解决取数这个问题的 。
我们在平台建设之前 ， 搭建了数据仓库 ， 把业务系统产生的数据经过ETL加载到数据仓库 ， 然后在数据仓库中设计好数据主题 ， 配置好维度表和事实表数据集 ， 将数据导入到FineBI中 ， 配置好表间关联关系 ， 供业务自助查询分析 ， 把一些日常固定报表也固化到平台上供业务查询 ， 我们IT只需要负责底层的数据梳理 ， 和自助分析平台的数据权限的维护 ， 比原来的工作量直接少了一半 。
当然 ， 要真正实现自助分析光靠工具肯定也不行 ， iT把平台搭好了 ， 业务要能用得起来才行 ， 所以自助BI工具的使用门槛要低 ， 要让业务轻松就能取到数据 ， 快速实现分析 。
比如像Finebi的自助集数据处理功能 ， iT 和业务都可以创建自助数据集 ， 抽取想要的数据 ， 在数据集中进行数据加工 ， 而且这些加工只需要鼠标点击就能完成 ， 不需要写一行行的sql语句 。
数据处理之后 ， 业务通过拖拽就能实现快速自助分析 ， 支撑业务决策
【苏宁|总被业务当工具人，数据IT人怎么才能提高自己在公司的地位？】在这样的自助分析模式下 ， 我们IT省下了时间去集中精力梳理底层数据 ， 企业的数据质量也越来越好 ， 业务分析需求也能够得到及时响应 。， 除此之外我们也有了时间去创新突破数字化转型道路上更多技术点 ， 比如数据挖掘智能式BI等 ， 领导也更加认可IT在企业中的价值 。 这样一来 ， 我们数据it人就逐渐从被业务压制的辅助角色 ， 转向了推送企业信息化建设的先锋军！
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