如何成为一名数据领域专家

数据专家，到任何企业都可以带领团队，通过数据分析和数据模型为各部门提供商业洞察、项目优化和策略建议，解决数据相关的所有问题，成为企业决策效率提升的核心力量。

要成为一名数据专家，至少要在战略数据分析、业务数据分析、数据体系和标准建设、数据模型搭建、数据评估体系搭建和数据产品搭建上有资深的实践经验。

战略数据分析，主要为高层管理者的战略决策服务，核心目标是提供行业和竞争市场的定性定量分析。需要对市场竞争敏感，通过长期关注和积累，对宏观经济和行业发展有一定的见解。

业务数据分析，主要是服务于公司内部业务，核心目标是提供业务发展的决策辅助和指导。一般会根据部门只能的划分，对应产品分析、运营分析、市场分析、竞对分析、销售分析等，是整个数据团队中，人数最为庞大，最接近一线业务的同学。不同行业不同公司，职能划分会有差异，但宗旨是以业务为核心。需要对业务有深入的了解和思考，主要使用描述和诊断型数据分析，要求逻辑严谨严密，懂得常用的分析思路。

数据体系和标准建设，主要搭建数据基础，核心目标是为数据应用层服务，搭建全面、稳定、准确的数据评估指标体系。包括数据指标体系、数据报表体系、数据库表体系、数据埋点等数据基础服务。其中，数据生产、报表搭建、指标命名等过程需要符合一定的规范，需要进行标准化。

数据模型搭建，主要是应用统计学、机器学习等数据科学，对业务进行抽象，建立模型化的方法论，定量评估、分析和解决业务问题，属于小而精的部分，需要较长时间的模型训练和方法探索。需要掌握统计、机器学习、编程、数据库等理论和实践知识。

数据评估体系搭建，主要是针对动作策略的结果进行评估。一般包括运营市场策略活动评估、产品功能上线后收益评估等。一般通过逻辑分析、描述性对比分析来判断，更严谨的是通过A/B-test来评估。

数据产品搭建，主要是将上述数据体系所有环节进行系统化和产品化。一般分为三种类型；工具性数据产品、应用型数据产品和策略性数据产品。

以上是整个数据体系的框架，要成为一名数据专家，每一项都至少要达到熟悉程度，根据个人发展目标，再选择其中一到两项，深入研究，着重积累。后续会为大家一一分享，在此不再赘述。

作者：Probes，微信公众号：Data To Value，致力于数据产品领域的分享和交流，用数据创造价值。