3月3日，“仲量联行”重庆分公司数据研究部负责人马丽华正在部门会上讲解数据分析案例。

　　随着市场开放程度越来越高,跨区域、跨行业投资也越来越普遍,公司决策也逐渐由“经验决策”向“数据决策”转型。上世纪90年代,数据分析师在国内出现。伴随着信息化的进一步发展,“大数据”已经成为继云计算、物联网、移动互联网之后,又一个具有国家战略意义的新兴产业。

　　前景评估:

　　通用电气公司(GE)预测,未来10年内,数据分析师必将成为最热门的职业;全球知名人力资源杂志《HR管理世界》,更将数据分析师列为全球最赚钱七大职业,收入超过医生和律师。

　　晚上11时至次日凌晨5时,重庆市民都在干嘛?

　　阿里巴巴集团董事会主席马云的答案是:这时,有54.5万重庆人热衷于“网购”,其中,有一半以上都是在用手机“逛商场”。

　　这个结论,正是源于“大数据分析”。

　　阿里巴巴数据分析师告诉记者,这样的结论,仅仅是数据分析的开始。数据分析的真正价值是找出规律,指导消费者及商家的未来行为。

　　角色定位:发现规律,预测未来

　　为让人更好地理解数据分析师这个职业,“仲量联行”重庆分公司数据研究部负责人马丽华给记者讲了一个故事:

　　一个农民赶着羊群在草原上走,迎面碰到一个人对他说,“我可以告诉你,你的羊群有多少只羊。”随即,他用卫星定位技术和网络技术将信息发到总部的数据库……片刻后,他告诉农民羊群里共有1500只羊。

　　马丽华说:“这个人,只是数据采集员。而真正的数据分析师,他会告诉农民,羊群共有1500只羊,仅有10只公羊,其余为母羊;母羊中,可以繁殖的有1000只,其余为羊崽。因此,当务之急是,卖掉长肥的母羊,引进更多的公羊,以解决当前公羊和母羊比例严重失调的问题。”

　　记者在百度中搜索“数据分析师+重庆”发现,数据分析师招聘信息,涵盖本地文化传媒公司、航空公司、房地产、餐饮、金融、旅游等各行各业。而仔细阅读这些招聘要求可发现,大多数本地企业招聘的仅仅是“数据采集员”,与“数据分析师”的要求相去甚远。

　　“目前,重庆多个大学开设了数据分析类课程,从事数据分析相关工作的人员也超过万名,但"货真价实"的数据分析师并不多。”马丽华举例,在重庆国际地产经纪领域,真正的数据分析师不超过20人。

　　“数据分析师不应当只是发现"经验",而应当通过掌握数据规律,发现潜在的价值,预见未来可能发生的情形。”在马丽华看来,数据分析师的行业价值,可浓缩体现为“发现规律,预测未来”。

　　据统计,目前世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门,IBM、微软、Inter等公司正积极投资数据业务,建立大数据部门,培养数据分析团队。

　　行业风险:“先入为主”难以规避

　　“收集、整理、分析,是对数据分析师日常工作的高度概括。”马丽华说,数据“收集”和“整理”过程,基本上是运用统计学原理进行,其难度系数并不高。而对数据分析师真正的考验,在于“分析”。

　　“数据分析师的最终价值,体现在"有一定指导性结论"的报告中。就分析这一环节,对整个报告的价值贡献超过80%。”马丽华说。

　　当前,“数据分析报告”,已经成为众多现代化企业战略制定的核心依据。

　　“报告中,数据扮演的仅仅是基础工具的角色。以房地产行业为例,往往最好的数据分析师,并非数学或统计学专业出生,而是有丰富的房地产从业经验的人。”马丽华说。

　　基于上述情况,数据分析被赋予了专业的“主观色彩”,“先入为主”成为数据分析过程中,不可规避的风险。

　　“比如,面对同一组财报数据,不同的证券分析师,可能会给出截然不同的结论。”在渝某金融公司从事证券分析8年多的周绮坦言,分析师往往会根据经验先出现结论,然后再用部分数据予以佐证。

　　“结论迥异,取舍的数据也不相同。这从逻辑学上来说并无问题,但谁的结论更接近未来真相,这是数据分析师的核心竞争力所在。”对此,周绮认为,每个人由于从业经验、专业知识等方面的不同,对数据的理解也自然不同,这在数据分析过程中无法避免。

　　最大瓶颈:“数据共享”受阻

　　数据收集是数据分析中最基本的环节,但也是当下最令数据分析师们头痛的一个环节。

　　“有时候,仅仅为了收集一个楼盘的信息,便可能耗费几天时间。”曾在重庆搜房论坛从事数据分析工作的刘鑫透露,网站大部分的楼盘信息,都是通过现场踩盘,或与开发商的私人关系进行采集的。通过官方渠道收集信息,可能受阻或滞后。

　　“信息共享的问题,现阶段在机关内部都没有得到解决,更不用说面向市场开放了。”对此,市内某机关网络处的工作人员透露,比如因为数据系统不一样,部分单位的数据根本无法实现即时共享,“需要的时候,还得专门请他们调取后,以电子邮件方式进行传输。”

　　“在国外,众多数据都可以从官方渠道获得,数据分析师可直接进入、整理、筛选。”刘鑫说,而在国内,数据收集则成了一道坎,这将直接导致信息失真。“数据共享受阻”,已成为数据分析行业发展的绊脚石。

　　据了解,“数据收集”渠道不畅,还催生了“源数据交易”这一“配套行当”。近几年来,众多行业巨头通过自身的渠道优势,建立了行业数据库,并对外出售源数据,部分源数据的价格卖到了千万元/套。

　　刘鑫介绍,在国外,“源数据交易”是一种市场细分,源数据的市场价值也较为稳定。而目前在国内,“源数据交易”已经成为部分数据分析企业获取源数据的唯一途径。天价的数据源,也将影响到数据分析的成本和市场定价。