从月薪30K被裁，到跳槽阿里，多亏了这几个大数据分析工具

就在前去年年底，我有一个在某旅游公司上班的好朋友被裁员了，他的岗位是大数据分析师，就是通过可视化来给用户做画像和分析整个行业趋势的，那为什么会被裁员呢？

这图已经实锤了

众所周知，旅游业是靠用户来生存的，无论是线上还是线下，但是资金回笼比较慢，年前裁员还能省一波年终奖，这波操作实在是妙！而且他被裁前的月薪有30K，可以顶两个人....

走投无路的他来问我，有没有什么好机会，也不想就这么放弃在大城市生活的梦想，于是我向他好好分析了他的这个岗位和所需要的技能。

“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

听着很高端是吧，的确，做好了就是数据科学家，腾讯阿里抢着要，还没有kpi的限制，是不是美滋滋？但是这是金字塔结构，做不好的人更多，或者说普普通通的人更多。

那如何能做好呢？

虚一点来说，你需要沟通能力、创业心、好奇心、大公司的经历和领导力，往实一点说，你需要透彻大数据的一切技能，如数据架构、分析工具、实战经历和拿的出手的项目，毕竟数据最终能起作用还得和业务结合，业务才是数据的根本。

聊天过程中，我发现他对数据架构的理解和项目经历完全没有问题，就是对大数据分析工具不大熟悉，这可是成为优秀数据科学家的必备，怪不得被裁....底下干活的大头兵就很熟悉....

说到大数据分析工具，现在都很流行：人生苦短，我用python。但是在大数据领域，python好像不太行，最多算个底层的语言罢了（我只是在阐述事实）。

那大数据分析要用什么工具，怎么学，才能避免不被裁员呢？我今天就给各位讲解一下。

简单来说，我们可以把大数据分析工具简单分成如下几个维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层，我们就按这几个维度来讲工具吧。

1、数据存储层

这一块就是数据获取，用到的东西就设计很多，SQL、数据仓库、hadoop这种都是一个公司必备的，对了，这一块的数据安全也很重要，否则微盟删库跑路的事情还会再发生一遍。

关于hadoop以及数据仓库这一块，去看我以前的文章，直接搜索就好，就不再讲了。

2、数据报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具则是最普遍应用的工具，尤其是在国内。

过去传统报表大多解决的是展现问题，如今衍生了一些分析型报表工具，也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

其实对于IT人来讲，java也能做报表，但是很复杂，再加上一个公司的报表需求太大了，怕是得开双倍工资。那为什么不选择一个java报表工具呢？

对于国内的报表大数据工具，没得说，就选FineReport，我曾经做大数据项目，很长很长时间都是用的这个，也正是因为它，我的升职加薪也没有让我等太久，后来跳槽也让高管眼前一亮。

来介绍一下FineReport吧。

这是一个商用报表软件，企业级应用，一定程度上可替代Excel，如业务系统报表，数据分析报表，财务报表。可与OA，ERP，CRM集成。主要两大核心是填报和数据展示。懂点java的话可以做开发，自定义简直不要太爽！

不要问我开源还是不开源，开源是精神没错，但是大数据行业要是想坚持下去，不开源是最好的选择。

FineReport主要用途还是做报表，大数据量的报表和可视化，我罗列了一小部分亮眼功能：

类似excel制作报表，不用数据透视表，也不要写VBA，功能都是封装好的
填报功能，收集数据审核入（数据）库简直无压力
Dashboard(决策报表)，表格立马变高大上的“驾驶舱”
移动端报表随时随地看

过去，企业级报表是有很大很多的困难的，比如：

但是FineReport通过自己的类Excel设计器，让业务人员方便上手，一键连接多种数据源，拖拽字段绑定单元格，一张实时报表就可以制作完成。既可以独立部署，也可以与其他系统无缝集成。

同时，独创的三种报表设计模式支持制作各类中国式复杂报表，数据填报表、响应式报表，提供数据上报，流程审批，权限管理的一系列功能，可以灵活应对运营、人资、财务、合同等多变的业务需求。

最后，就是它数据科学家的一面：可视化驾驶舱，也就是dashboard，话不多说，直接上图。

无论你是管理层还是下属，这份大数据报告一定会让人眼前一亮，不被重用才怪！现在所说的CIO有一部分就是干这个的，数据可视化对于企业来说，非常重要。

3、数据分析层

数据分析其实和数据展示是分不开的，数据分析生成了，数据展示就是手到擒来的事情。

像Tableau、FineBI这类BI（商业智能）工具，涵盖了报表、数据分析、可视化等多层。底层还可于数据仓库衔接，构建OLAP分析模型。

你要非让我在这个里面挑一个，到底谁最出色？我没有答案。

因为Tableau的整体性能是全世界最好的，毕竟是被157亿美金收购了，但是它的价格和它的服务却是长期以代理商模式，国内企业买了之后，售后服务可谓是一言难尽。而且，它更适合有基础的数据分析师，对于那些小白来说，还是很有难度的。

BI这东西其实就和当年的阿里云一样，需要长时间大量的铺垫，经过大量的场景测试，才能做到最优性能，所以可以把目光投向国产的FineBI。

FineBI是B/S架构，也就是浏览器上直接操作，而且支持复杂报表，买了BI就相当于报表产品也有了，简直一举两得，而且也比Tableau部署要简单很多。

finebi做的可视化

个人感觉虽然都是BI，但两者本质不同。Tableau主要优势是数据的可视化处理，finebi更注重对企业的数据管理。Tableau更像一个工具，而finebi更像企业应用。

Finebi有决策平台，有权限控制，分析报表管理，数据权限管理功能。可开发性高，后期采更容易变成我们顺手的东西。

这只是我和他讲的一部分，通过我的推荐和他自己对于工具的学习，他现在已经在阿里的某个大数据部门了，还涨薪带团队了，很大一部分原因就是工具用的好。

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