了解现状是为了更好的破局，菩提坚决不贩卖焦虑，我们也不需要因为区区小文章焦虑。本系列后2篇文章会讲破局的大实话。

    一、研究背景
    大数据、BI、商业分析师，每个词都炙手可热，一波波铁粉被这神秘力量感召，转行来做数据分析。

    在数据里摸爬滚打的人，顶着光鲜、靓丽的光环，承受着不为人知的苦。但数据人内心依然涌动着数据赋能商业，数据就是商业的骚动，也怀揣着希望被大家理解的渴望。

    今天，我们调研了10位来自阿里的BI，讲讲他们最痛的3件事？

    二、研究目的
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    1.对于想入BI的同学，可以更好的了解未来的工作环境，调整心态；

    2.对于当前正是BI的同学，听听同伴的声音，或许可以释怀些，并加紧练内功；

    3.对于互联网中非BI的同学，理解BI的苦，有助于和BI建立良好的合作关系；

    三、研究内容

    做BI期间，最痛的3件事是什么？

    四、研究方法与样本特征

    1.研究方法：定性访谈，微信、钉钉或电话

    2.样本量：10人

    3.研究对象：目前在阿里各事业部或生态公司从事BI岗的同学，含B2B、蚂蚁、菜鸟、口碑、大搜车。以3年以上的BI经验为主，不乏7-8年的BI经验或数据团队大leader。

    五、研究结论：**BI最痛的3件事
    1.缺少价值认同感：**比如管理层不够重视BI，BI输出的意见不被采纳，无法推动落地，长期被低价值报表、验数类需求围攻，被视作人肉取数器，无法融入到业务中；

    2.数据生产资料不足，且管理混乱：比如底层数据脏乱差、需要的数据没有、指标定义混乱；

    3.对成长的焦虑：比如成长慢，找不到分析思路和方法，对未来职业发展没有信心；

    六、附录：“做BI最痛的3件事“之BI原声
    由于部分用户原声高度重叠，所以只展示有代表性的原声。

    分析师A

    1.CEO不足够重视数据的价值、BI的价值。
    2.BI的建议不能执行落地。
    3.数据中台无法高效支撑数据分析。

    分析师B

    1.业务不稳定、迭代快，分析师的分析迭代成本太高。
    2.和ETL的协作难度大，效率低。
    3.BI对业务带来的直接帮助和价值怎么衡量？

    分析师C

    1.业务想不清楚需求，也不知道自己要什么，漫无目的提很多数据需求，抱着试数据的态度看数据。
    2.BI给出的观点、意见，业务搁置一旁，不采纳，不实施。
    3.业务为了KPI造口径，造对比区间。而BI在这个过程中，起不到对目标设定/计算方式的客观的决定作用，只能被动按照业务需要去满足。

    分析师D

    1.业务经常毫无理由的diss数据错误，数据链路很复杂，有可能是指标定义问题，有可能是系统问题，也有可能是ETL加工出错，不是BI的问题呀。

    2.加班加点的对接低价值的数据，月报十几页，真心怀疑有人看吗？但还要熬夜把数据扣准，废了老命，可能老板只是临时想起来，但我们得半夜起来弄，结果可能老板压根都没看。

    3.业务把你当人肉取数器，总是说你给我弄下这个数据，我要做判断了，辛辛苦苦弄完数，业务说你可以走了，我们还要接着讨论。

    分析师E

    1.怎么样能和业务负责人对焦，找对方向，找对问题，聚焦？
    2.怎样能理解商业，并有效的参与业务讨论中，并通过数据推动业务？

    分析师F

    1.底层数据脏乱差，想要的数据没有或者不对。
    2.数据口径不一致，数据核对校验工作量大。
    3.需求背后，如何有深层次商业问题的洞察。

    分析师G

    1.基础数据支持和分析工作的时间协调困难，取数、报表这样的基础工作占据了大部分时间，部门里很多人都在做这样的工作，没时间做商业分析，分析师的成长缓慢；
    2.分析方向和方案的输出把握不准；
    3.担心分析师的价值不够，害怕未来这个行业被替代或消失；