BI一线管理者的二次创业
这里来谈谈BI，亦或大数据领域这个一线管理的角色，在这个大数据时代，我们如何定位自己，如何不被时代抛弃？...
点击上方
蓝字关注公众号！
罗胖在最近的一期罗辑思维中提到，我们这个公司100多号人，基本没有管理，我理解他的意思，也有点认同，这个公司非常扁平，可能招人的时候，对于主动性、专业性要求也比较高，这个时候，管理会成为这类人的负担。请您点击“与数据同行”以“关注”，关于数据的实践与思考，每周一我在这里等你！
作者：傅一平 目前就职于浙江移动 ，从事大数据相关工作
但大多数公司不是这样的，我们有严格的层级体系，管理层在上端，核心工作是决策，中间是中层，领会意图，布置工作，起到衔接作用，下面是一线管理，负责具体某个专业工作，最后是执行，就是具体干活的人，这是一个金字塔。
这里来谈谈BI，亦或大数据领域这个一线管理的角色，在这个大数据时代，我们如何定位自己，如何不被时代抛弃？
罗辑思维有一期谈到人工智能，提到跟吴军老师的对话，问未来有多少人是要被人工智能淘汰的，吴军说，大概98%吧。
听时还很庆幸，感觉自己也在搞大数据了，应该在那个幸运的2%之内吧，可能于传统BI的人，也会有类似感觉，在这个风口上，就是猪也会被吹起来。
但细思极恐，在这个时代，我们原有BI的一线管理者，却面临前所未有的挑战。
首先，没有方向是痛苦的，这个时代，我们不能没有格局。
虽然反对关于大数据的夸夸其谈，但每个行业的BI一线管理者应形成关于行业的看法，不要人云亦云，大数据没有所谓的最佳实践，你的行业的最佳实践是你自己走出来的，总要不停自问，你怎么看未来的发展？你想带着你的团队往哪里走？当前BI团队最重要的是哪几件事？
这个不仅是公司管理层要考虑的事情，更是BI一线管理者需要折磨自己的问题，需要主动去论证想法的可行性，并给出答案，这是很大的挑战。
在大数据时代，BI一线管理的工作有效性，绝不是参加了几次会，解决了多少协调问题，完成了多少领导安排的任务所能代表的，虽然自己也经常不知不觉乐在其中， 但这不能成为逃避的理由，没有思考，没有方向，没有格局就没有BI团队的未来。
其次，不能做纯粹的管理，新的时代呼唤技术。
一项新兴业务，不仅要能忽悠，更需要的是能落地，想起了前段时间听到的某个创业的例子，蛮应景的。
现在风投，眼睛可辣着呢，不仅仅要看创业公司老大的素质有多高，更要看老二靠不靠谱，因为大家都知道，老大是搞忽悠的，老二则能代表这个公司干活的真实水平。
做BI到某个年龄，不自觉的会说得很多，因为BI是业务和数据的综合体，的确可以海聊海吹海写，况且BI评估很难，谁都摸不到你的底，因此最容易忘了初心，不再愿意更多的专研技术了，带着某个团队，却不做技术指导，也不参加技术会议，难度真的是管理的价值比专业更高？
其实，企业培养一个BI人才很不容易，特别是有一定视野的专才，其应是起到技术引领及经验传授的作用的，在这个大数据时代，什么都是未知数，特别需要技术上的创新突破，特别需要技术上的兢兢业业。
面对层出不穷的的数据、算法和平台，BI一线管理者，如果自身活不行，根本无法做到指明正确的方向，更难说能带领团队走向成功。
在这个变化太快的时代，BI一线管理者做好技术引领和担当，应是基本的要求，技术终是立身之本，向左转还是向右转，心里要有一杆秤。
再次，旧的知识体系在崩塌，自己不再能高高挂起。
大数据时代，在给BI带来新的东西的时候，也将诸如我等在传统BI时代拥有的那点业务、数据优势基本磨平了，知识体系也许已经结构性崩塌。
无论你在搞传统BI，还是处于大数据风口的职业，要重新审视自己的位置和能力，如果要还能称自己是个合格的导师，更需要重新掂量了。
笔者深刻的感觉到，诸如我等在传统企业的BI这一代，真得没有太多技术积累，数据仓库+报表+SQL陪伴了10年，新人在3年就可以走完你15年的历程，没有多少好炫耀的东西。
大数据技术一日千里，BI一线管理者不能不熟悉hadoop、MPP、流处理，虽然无法做到精通，但至少在道上需要搞清楚，能做规划，不被忽悠，这是基本要求。
大数据建模上，传统的统计学不能丢，新的算法也要与时俱进，搜索、推荐等互联网的东西要搞清楚，深度学习也需要涉猎，人工智能在有生之年肯定能看到。
大数据业务上，新的业务形态和模式需要了解，因为只有把握业务才能把握住方向，技术不能脱离业务，技术更要能主动推动业务，大数据绝对不是技术的狂欢，两者需要相辅相成。
人的精力有限， 术业有专攻，但精通一门，涉猎大多，有的放矢，还是完全有可能，老骥伏枥，志在千里，能写代码并不表示很牛逼，不写代码却能把住方向也是一种专业能力。
谈了三点，只是想表明，在新的时期，BI一线管理者的确面临艰难的选择，就像很多传统的巨无霸公司一样，虽然现在可能过得还好，但如果失去激情， 那就要有主动让贤的觉悟。
总是要做出选择，最悲哀的，莫过于新人来问你问题，你却不知道他在说什么吧，参加个技术交流，大多时间却不知道人家在讲什么，新创个词叫作被大数据共同体抛弃。
当然，我们也面临全新的机会，因为你对于企业的BI知根知底，最熟悉企业的业务、数据及管理，对于数据有足够的敏感性，很多数据知识已经成为你身体的一部分，这是最为宝贵的财富。
面对新的思想、新的技术、新的数据及新的业务，我们需要利用这个先发优势，重装上阵。
《为什么传统BI没前途？》
大数据的实践：《为什么BI取数这么难？》
《BI自助取数是怎么炼成的？》
《报表系统的雄心？ 》
《重新认识数据可视化》
《为什么数据挖掘很难成功？》
《如何才能做好一张报表?》
数据管理的领悟：《大数据需要什么样的合作伙伴？》
《不忘初心，大数据不是IT的狂欢！》
《大数据，悟道2016》
《我们缺什么，一次大数据头脑风暴的启示！》
《一个大数据应用是如何炼成的？ 》
《一只传统企业大数据平台团队的绽放！》
《大数据，为什么不是传统BI的简单升级？》
数据人员的修养：《我如何完成一本企业数据字典的编写！》
《为什么数据管理工作很难成功？》
《七幅图读懂企业的数据字典》
《六把武器？ 谈谈DT时代的大数据资产管理》
运营商大数据：《数据分析师的自我修养》
《为什么有些人用3年的时间获得了你12年的数据分析经验？》
《经营分析师如何进一步提升自己的境界》
《数据从业者与PPT的进阶》
我的读书笔记：《联通的大数据反欺诈，依赖互联网公司靠谱吗？》
《电信运营商的反欺诈系统不会侵犯用户隐私！》
《DPI大数据之战，运营商的艰难抉择》
《PK BAT大数据？谈谈运营商大数据的价值》
《唯有数据创新，运营商才能实现大数据变现的突破》
《如何清晰的理解区块链？》
《我如何理解深度学习？》
《进阶: 产品启示录》
《黑客帝国的前奏：工业大数据的崛起》
《互联网广告：大数据变现的颜值担当》
关注 与数据同行
微信扫一扫关注公众号
