只有真正數據驅動的公司，才值得在數據科學領域奮鬥的你爲他奉獻“青春”。

很多數據分析師都有困惑，自己做的數據工作只是簡單取數，然後計算個百分比，都是用中小學數學知識能解決的問題。長期以來，數據分析師感覺自己就是一個取數機，毫無成就感可言。

如果你已經工作2年有餘，仍然面臨這樣的困惑，說明你在的公司對數據分析師的定位是有問題的，或者說你的直接領導對數據分析的領導工作是有偏差的。究其原因是這家公司不重視數據，不值得你付出寶貴的生命，這個時候你就要開始考慮是不是該換一家公司了

口頭說自己公司重視數據、數據驅動業務，但老闆和其他中高級管理層很少看數據，這不是真正的重視數據。在這樣的公司你的價值是體現不出來的，或者只能得到很少的發揮，對你未來的成長極爲不利，一旦認清事實且有條件後，請迅速離開它。

什麼樣的公司纔是真正重視數據的公司呢？真正重視數據的公司，數據驅動不會停留在口號層面，需要落實到行動中。怎樣算是落實到行動中？

一、管理層、執行層要經常看，且要正確地看數據

管理層和執行層多久看一次數據？每次都看哪些數據？

某些管理層和執行層一週纔看一次數據，這在一個快速變化的時代是遠遠不夠的。如果真正重視數據，應該每天看數據。比如，每天做數據日報，早會分析數據，根據數據指標決定是否該做出策略調整。

每日看數據和決策並不意味着短視。每日看數據了，每週、每月看數據更是少不了。遠見與短視取決於人的眼界和經驗，數據只是監測輔助工具。每日、每週、每月都不斷進行監測和回顧才能做好數據監測。

管理層看數據的水平如何反映在他要求的週報、月報格式和內容中。數據的維度至少應該包括同比、環比變化，以及變化原因分析。

某些管理層在月報中要看數據變化趨勢，只看了一個波浪線，卻連同比、環比增長率都不清楚具體是多少；如果波動較小，連上漲下跌都看不出來。這些管理層看數據的維度是不夠的，也沒有正確地看數據。

二、管理層有數據產品規劃意識

管理層重視數據，經常看數據，就會有數據產品規劃意識，並重視數據產品。有了優秀的數據產品，才能把數據分析師從茫茫大海取數的困境中解救出來，從而將更多的精力放在數據策略和驅動業務上。

很多小公司，都沒有數據產品的角色，公司管理層口頭重視數據，想讓數據驅動運營，於是就招來幾個數據分析師，數據分析師直接對接數據倉庫和大數據開發工程師。由於沒有數據產品，很多基礎的數據清洗、百分比、同比環比計算都需要數據分析師做，然後這些數據分析師就進入了取數戰鬥中。

不重視數據的公司對數據不聞不問，本地數據、線上數據、線下數據隔離在在孤島中，任憑數據在數據庫中“睡大覺”而不充分利用。業務人員一時起意，想看某個數據，才向數據分析師要，連數據分析師有時候都不知道各種數據在哪裏。

不重視數據，沒有強大的數據中臺，數據分析師只能是跟着業務後面跑，業務要什麼數據，數據分析師給什麼數據。這時候，數據分析師不做取數機，公司就只能是盲打了，別說數據驅動，連數據支持決策都談不上了。除非有一天管理層或者有決策權力的人突然意識到需要做出改變，數據分析師才能脫離苦海。

三、打通數據的前中後臺，壯大數據中臺，做好數據產品

重視數據的公司，會打通數據的前中後臺，壯大數據中臺。強大的數據中臺由高效合作的數據倉庫、大數據開發、數據產品和數據分析師團隊構成。

數據產品在數據中臺中起協調角色，梳理管理層、業務、數據分析師的需求，進行產品設計，然後交給開發、測試，最後數據產品上線，業務需求方使用。然後再進入立項-需求調研-設計-開發-測試-上線的下一輪循環。

數據中臺強大後，實現數據的融通，才能及時滿足前端業務的各種需求，並衍生出更多的應用數據，進而通過數據指導業務決策。

看到這裏，你所在的公司或者即將入職的公司值得你爲它奉獻“青春”嗎？