2.3　分析工作的岗位序列

根据我作为顾问、培训师和分析团队管理者的经历，我将分析工作划分成五大类岗位序列，包含了分析生命周期所需的各种工作角色和职责。每个分类中都包含着一组能力，每组能力又分别定义了其所需的知识、技能、行为和特征（见图2-4）。

图2-4　分析生命周期各岗位序列所需能力

九个能力领域对于组织层面取得分析体系的成功至关重要（见图2-5）。这是一个通用的模型，但请注意，一个组织的特征、文化和使命可能会影响模型中各个元素的重要性。在我的咨询工作中，这个参考模型对大多数组织都很有效。

图2-5　分析的九大知识领域（分析能力模型）

下文讨论的分析生命周期的五个岗位序列中，每个序列所对应的上述九大领域内所需的具体能力各不相同。没有精通一切分析技能的分析独角兽（Olavsrud，2015），也没有任何人能精通每一个分析领域。请注意，在下面的岗位序列中，我特意没有使用数据科学家这个名称，因为我的目的是希望大家弄清楚分析是数据科学的产物，而数据科学家一词则包括了分析领域中各种各样的角色。

2.3.1　业务分析

业务分析是指通过将业务知识、业务运营、工作流程和数据分析结合起来，在持续改进的理念下实现组织目标的能力。这项工作中的具体角色可能侧重技术能力，也可能侧重信息集成。所有角色职能都需要具有需求分析和定量分析技能（指或者具有数据分析技能或者具有数据管理技能）。核心能力包括强大的业务流程、知识管理、可行性评估、数据驱动变革领导力和业务影响评估等方面的能力。通常，特定业务分析角色岗位的职能与统计分析、技术数据分析或分析产品管理角色岗位序列有重叠的部分。

业务分析常见岗位

·业务分析师。负责理解业务变更需求，评估需求变更给业务带来的影响，收集整理业务需求，根据相关方沟通策略的需要分析和提供数据。

·信息学家。负责获取、传递和使用数据，应用业务或领域知识，推动信息技术的开发、维护、优化和合理使用。

·数据知识管理专家。负责组织、记录和管理与企业使用的数据和分析产品有关的信息。

·数据记者。负责解释、评论和重新表述数据和分析结果，以便无技术背景的相关方也能够读懂数据分析结果对业务领域的意义。

·数据管理员。负责管理和监督特定业务领域数据资源，以确保数据使用者能够以统一、可靠的方式访问、创建和维护高质量数据。

2.3.2　统计分析

统计分析是通过数据分析洞察并解决业务挑战的过程所需的一项核心能力。通常，这种能力是通过使用高级统计知识、数据可视化和一些算法编程来实现的。统计分析工作序列中的角色要与整个企业的各个业务板块负责人进行充分沟通和协商，因为他们产生的信息要供广泛的受众使用，这些受众包括企业高级领导人、研究人员、一线操作人员，甚至还包括合作伙伴、客户或病人等外部人员。统计分析的核心能力包括案例分析思维、可视化和解释分析结果的能力。统计分析中一些特定的角色可能更具技术性，要求具备数据编程能力，这也会与强调技能的技术分析岗位序列中要求的能力有所重叠。

统计分析常见岗位

·统计学家。负责利用数据工程、数学、统计和编程技能，从各类大量的业务数据中提取出合理的见解。

·地理空间科学家。负责利用地理信息系统分析业务数据，随着时间的推移，这些数据可以与位置和空间的概念联系在一起。

·智能分析师。负责执行各种简单或者复杂的统计活动，为业务部门提供维持、改进或转换业务活动的洞察力。

·研究分析员。负责执行各种简单或复杂的数据分析任务，提供研究支持，帮助解答组织机构中存在的问题。

2.3.3　技术分析

技术分析涵盖了各种专业角色，他们负责对数据和数据产品进行清洗、调整、建模并转换为可靠的数据基础，为探索企业数据寻求洞察力提供支持。达成这一目的可利用的工具很多，但对于现代的分析团队来说，快速采用新方法和在工具之间灵活切换的能力至关重要。这个岗位中的角色应当能理解技术框架对组织、检索和共享现有数据的要求，所需核心能力包括数据梳理、数据标签建立、工具使用以及系统思维方法。

技术分析常见岗位

·商业智能架构师/开发人员。负责开发组织数据、信息管理和技术组件的框架，用于创建分析报告和分析结果展现的企业系统。

·数据架构师。负责推荐并初始化数据结构、数据模型、关系、属性、值域和模式的创建；理解架构设计对不同业务部门的影响。

·数据管理员。负责基于对企业关系、业务定义和业务使用概要的全面理解来管理和维护数据；采用为企业赋能和提升智能应用的方式组织、维护和存储信息。

·数据工程师。根据技术需求开发程序解决方案，以满足需求和设计规范。从本质上讲，这个角色通常被放在IT部门，也可以称为ETL开发人员、数据分析人员或数据集成人员。

·报表开发人员（和仪表盘开发人员）。负责为业务部门创建各种报表、仪表盘和记分卡，并提供分析说明。

2.3.4　领导力分析

分析团队的领导岗位序列包括指导和管理分析团队的一线经理和总监级领导。他们帮助组织通过使用数据和分析产品做出决策。他们汇聚企业在业务、质量、技术等方面的问题，形成应关注的分析需求，推动整个企业的协作、最佳实践共享和共享知识资产的部署。领导者必须对企业的文化和业务流程有全面的把握，同时还需要在分析项目的设计思维、数据驱动的决策制定、深信分析的价值、把握企业战略方面具有较强能力。

领导层的常见岗位

·经理/团队主管。担任分析团队和数据产品团队管理者，负责项目优先级管理、分析团队动态调整和专业发展等方面的工作。团队主管也可以参加团队分析产品的开发，并做出个人贡献。

·高级经理。担任分析产品一线经理，直接带领团队分析人员开展分析工作，还应负责团队文化建设、协调团队成员职业发展战略等广泛内容的工作。

·分析高管。总监或者更高级别的组织领导，他们选择采取哪种战略性业务分析目标，并将这些分析目标与数据和分析团队所需的能力相匹配。

2.3.5　产品分析管理

项目管理岗位序列的工作内容很多，主要是负责做好围绕分析项目或项目组的开发、管理和落地实施工作。这些工作对于做好分析生命周期管理至关重要，涉及将分析洞察力转化为行动的许多核心过程。负责项目管理的项目经理需要确定分析项目范围，制定项目实施计划，确定团队工作优先级，甚至指导团队遵循合适有效的工作流程。一些担任这一职务的个人也管理小型分析团队。他们通常也有很强的业务领域知识，擅长协调分析项目与整个企业的战略关系。这些管理人员在团队的分析项目开发活动中越来越多地使用敏捷开发模式。

分析产品管理常见岗位

·产品经理。负责根据企业对分析洞察成果的需求，做好分析或数据产品的部署、维护、更新和评估；负责数据产品的交付、业务范围管理、成本控制和成果应用计划制定。在某些情况下，这个岗位也被称为项目组合经理。

·项目经理。负责使用公认的项目管理方法对项目或项目组合进行管理，确保项目达到设计目标；当出现项目偏差的时候，负责支持对项目的业务范围、成本、进度等方面的偏差进行管理。根据职责范围的大小，它们也被称为项目群经理或项目经理。

·过程架构师。负责识别当前的业务流程状态，获取业务属性，记录所有业务流程细节，协调促成新的业务流程设计；确定数据产品、用户行为、实际业务流程和业务策略之间的影响和联系。

·质量经理。负责确保使用质量保证的最佳实践开发分析产品；负责分析产品的维护和耐用性评估，以及分析产品的整体使用寿命管理。