曾經(jīng)在知乎上看到一則帖子，是關(guān)于“職場工具人“的討論，網(wǎng)友對工具人的定義如下：
再一看評論區(qū)，果然是一片哀嚎：
干開發(fā)的吐槽自己的就是一個代碼輸出機(jī)器，天天接需求、改bug。
運(yùn)維覺得自己就是專業(yè)修理工、哪出問題都得隨叫隨到，空有一身本領(lǐng)，業(yè)務(wù)眼里也只是個修電腦的。
測試天天就是找bug、找bug，時不時還要跟開發(fā)吵兩架。。。。。。
再反思一下我們數(shù)據(jù)部門的工作，好像也沒能逃脫“工具人“的宿命，每天睜眼就是業(yè)務(wù)方五花八門的取數(shù)和報表需求，累死累活功勞還總被業(yè)務(wù)搶走，就跟打游戲一樣，IT打“輔助”，業(yè)務(wù)拿“人頭”。
最讓我覺得自己是工具人的工作就是“取數(shù)“，基本上是所有數(shù)據(jù)IT的噩夢。在行業(yè)認(rèn)知里，取數(shù)一項非?；A(chǔ)的工作，一個新人1年的成長基本上就可以自如應(yīng)對各種取數(shù)工作，但是這項低技術(shù)含量的工作偏偏要耗費(fèi)IT很多的時間和精力，一些公司都開設(shè)了取數(shù)崗來專門滿足業(yè)務(wù)的取數(shù)需求，不過這個崗位在公司的地位可想而知，更尷尬的是，在很多厲害的互聯(lián)網(wǎng)公司，一些技術(shù)牛逼的業(yè)務(wù)都會自己寫sql數(shù)據(jù)了，更加看不起取數(shù)的IT。
那我們干數(shù)據(jù)的IT怎么才能擺脫取數(shù)的噩夢，來個翻身農(nóng)奴把歌唱？
我們回歸到“取數(shù)“這件事本身，剛才上面說了從技術(shù)的角度講，取數(shù)并不難，無非就是寫兩句sql嘛。而真正的阻礙是企業(yè)隨著業(yè)務(wù)發(fā)展帶來的復(fù)雜和冗余的取數(shù)需求和IT與業(yè)務(wù)之間巨大的需求溝通成本。
曾經(jīng)在一家金融公司信息部工作過一段時間，深刻體會到取數(shù)這個活有多么不容易，大多時候業(yè)務(wù)的一張報表會涉及到多個取數(shù)需求，看起來沒增加幾張報表，但實際上背后隱含了N個取數(shù)過程。而且對于集團(tuán)企業(yè)來說，不僅總部的運(yùn)營部、銷售部和市場部等各個業(yè)務(wù)部門的報表需求都壓在信息部身上，而且有可能分公司的需求經(jīng)由總部對應(yīng)部門也匯總到信息部身上，這就導(dǎo)致了信息部每天都要應(yīng)對成千上萬的取數(shù)需求。需求多了，響應(yīng)速度慢，耽誤了業(yè)務(wù)分析決策，業(yè)務(wù)還會毫不留情地投訴我們。
然而這還不是最難的，更令人心碎的是和業(yè)務(wù)往往復(fù)復(fù)的需求溝通。每接一個需求，都要找業(yè)務(wù)反復(fù)溝通核對，而且快速發(fā)展的業(yè)務(wù)讓需求總是不停變化，IT不是在和業(yè)務(wù)部門溝通需求，就是在溝通需求的路上，給業(yè)務(wù)/IT雙方來都帶去了很多工作量，耗時又費(fèi)力。
為了跨越IT業(yè)務(wù)之間的“取數(shù)“鴻溝，一些企業(yè)探索出了新的辦法，那就是讓業(yè)務(wù)實現(xiàn)自助取數(shù)，把取數(shù)這件事從IT身上轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)身上，讓業(yè)務(wù)和想要的數(shù)據(jù)之間沒有IT這個“中間商”，這樣一來，“取數(shù)”這件事就從原來的“業(yè)務(wù)點(diǎn)餐“變成了“業(yè)務(wù)自助”，既縮短了取數(shù)流程又節(jié)約了溝通成本。
看到這里，業(yè)務(wù)朋友們肯定要開噴了：讓我們業(yè)務(wù)去學(xué)sql取數(shù)？要你們IT干什么吃的。
當(dāng)然，讓業(yè)務(wù)去學(xué)sql取數(shù)必然是不現(xiàn)實的，而且數(shù)據(jù)全部下放給業(yè)務(wù)，IT更加會擔(dān)心數(shù)據(jù)安全和混亂問題。為了實現(xiàn)業(yè)務(wù)自助取數(shù)，解決這個問題的辦法就是搭建一個自助取數(shù)平臺，通過IT集中數(shù)據(jù)管控來進(jìn)行數(shù)據(jù)分發(fā)，業(yè)務(wù)通過平臺自助完成取數(shù)工作，這樣IT就省下了很大一部分的取數(shù)工作，業(yè)務(wù)不用等需求排期，很快拿到想要的數(shù)據(jù)。
不過，說起來容易做起來難，建設(shè)這類取數(shù)平臺，除了要體驗好，還要性能要高，在整個的開發(fā)過程中，如何設(shè)計好配置方式、如何做好業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的映射、如何進(jìn)行數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)、如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)限管理等等一系列的問題都需要解決，還有一個前提是公司有足夠的技術(shù)人力支撐。所以對絕大部分的企業(yè)來說，量身打造這樣一個自助取數(shù)的平臺是非常困難的。
不過市場上現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了很多產(chǎn)品化的自助取數(shù)工具（單純?nèi)?shù)）和自助BI工具（自助取數(shù)+分析）可以幫助企業(yè)解決這個難題。目前應(yīng)用的比較多的是自助BI工具，業(yè)務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)自助取數(shù)和分析，直接為業(yè)務(wù)決策提供依據(jù)，這就有點(diǎn)像我前面說的“自助餐“概念了，原先是IT提供食材，業(yè)務(wù)分析加工得出結(jié)論（菜肴），現(xiàn)在是業(yè)務(wù)自行準(zhǔn)備食材、加工、做成菜肴，即解放IT，也讓業(yè)務(wù)真正成為數(shù)據(jù)的主人，企業(yè)層面上也提高了數(shù)據(jù)應(yīng)用決策的效率。
以市面上比較知名的BI平臺FineBI為例，簡單介紹BI工具是如何解決取數(shù)這個問題的。
我們在平臺建設(shè)之前，搭建了數(shù)據(jù)倉庫，把業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL加載到數(shù)據(jù)倉庫，然后在數(shù)據(jù)倉庫中設(shè)計好數(shù)據(jù)主題，配置好維度表和事實表數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到FineBI中，配置好表間關(guān)聯(lián)關(guān)系，供業(yè)務(wù)自助查詢分析，把一些日常固定報表也固化到平臺上供業(yè)務(wù)查詢，我們IT只需要負(fù)責(zé)底層的數(shù)據(jù)梳理，和自助分析平臺的數(shù)據(jù)權(quán)限的維護(hù)，比原來的工作量直接少了一半。
當(dāng)然，要真正實現(xiàn)自助分析光靠工具肯定也不行，IT把平臺搭好了，業(yè)務(wù)要能用得起來才行，所以自助BI工具的使用門檻要低，要讓業(yè)務(wù)輕松就能取到數(shù)據(jù)，快速實現(xiàn)分析。
比如像FineBI的自助集數(shù)據(jù)處理功能，IT 和業(yè)務(wù)都可以創(chuàng)建自助數(shù)據(jù)集，抽取想要的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)集中進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，而且這些加工只需要鼠標(biāo)點(diǎn)擊就能完成，不需要寫一行行的sql語句。
數(shù)據(jù)處理之后，業(yè)務(wù)通過拖拽就能實現(xiàn)快速自助分析，支撐業(yè)務(wù)決策，并且報表設(shè)計過程及分析過程，全程可視化。
在這樣的自助分析模式下，我們IT省下了時間去集中精力梳理底層數(shù)據(jù)，企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量也越來越好，業(yè)務(wù)分析需求也能夠得到及時響應(yīng)。，除此之外我們也有了時間去創(chuàng)新突破數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路上更多技術(shù)點(diǎn)，比如數(shù)據(jù)挖掘智能式BI等，領(lǐng)導(dǎo)也更加認(rèn)可IT在企業(yè)中的價值。這樣一來，我們數(shù)據(jù)IT人就逐漸從被業(yè)務(wù)壓制的輔助角色，轉(zhuǎn)向了推送企業(yè)信息化建設(shè)的先鋒軍！
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