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最近公司上了一套FineBI系统，IT部门在推行这套软件时，听到的最多吐槽是：既然让我们业务自己做分析，那还要你们数据分析师干嘛？不仅业务有这种困惑，很多数据分析师也有：BI工具和数据分析师是不是对立的存在？毕竟BI工具号称的：让用户自己通过拖拽
最近公司上了一套FineBI系统，IT部门在推行这套软件时，听到的最多吐槽是：既然让我们业务自己做分析，那还要你们数据分析师干嘛？
不仅业务有这种困惑，很多数据分析师也有：BI工具和数据分析师是不是对立的存在？
毕竟BI工具号称的：让用户自己通过拖拽的方式查询数据或制作报表，而以往这项工作往往占据了数据分析师80%的时间。
因而还有一种声音：这是把数据分析师的工作嫁接到业务人员身上吗？
但实际情况当真如此吗？
首先不可否认的是让业务自己提高数据素养已经是一种必然趋势，从各大招聘信息中就略知一二，其次让业务人员自己使用BI分析业务制作报表，确实分担了数据分析师的部分工作。
对于业务人员而言：
在数据无后顾之忧的基础上，用BI能更快响应市场的动态变化，相比较以往跟数据分析师排需求、沟通目标而言，借用BI工具能实时分析，让业务及时采取行动，大大提升了效率。
其次，企业越来越重视业务人员的数据技能，越早提高数据素养和增强个人分析能力，更有利于个人的职业发展，毕竟懂数据的业务去哪都很吃香。
通过FineBI制作的销售报表
通过FineBI制作的电商分析报表
对于数据分析师而言：
在传统模式下，一般企业都是以业务为导向，在部门合作中，更加强势具有话语权，由此数据分析师渐渐沦落为辅助部门，成为取数机器。
这就会导致干了3年的数据分析师到头来跟一个刚毕业写SQL没有本质区别。
而BI工具的推广，除了能节约个人80%的时间，从而将这些时间用于更有意义的数据管理，数据挖掘、数据建模等工作，不仅可以从重复的工作中挣脱出来，更能够提升自身的专业技能。
BI是否能取代数据分析师？
首先答案是：BI只能取代低级的数据分析师！
所谓低级就是只会取数+制作报表，这类群体将最先被业务人员使用BI工具取代，但高阶的数据分析师则前景广阔。像数据管理、数据挖掘、建设标签体系、分析营销策略、建设数据产品等存在着很高的行业壁垒，不是熟练使用BI就能胜任的，这也将倒逼数据分析师不断地主动成长为高阶人才。
其实数据分析师和业务人员有着思维逻辑的本质区别，对于同一个问题，业务人员一般通过提取指标-考虑问题-得出结论，而数据分析师则会创建数据集-汇总数据-多角度提出假设-得出结论，所以BI工具很好的兼顾了这两类群体的不同需求，这也是BI工具能够生机勃勃的基石。
最后，回复”BI”即可获取工具。
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