就在前去年年底，我有一個在某旅遊公司上班的好朋友被裁員了，他的崗位是大數據分析師，就是通過可視化來給用戶做畫像和分析整個行業趨勢的，那為什麼會被裁員呢？
這圖已經實錘了
眾所周知，旅遊業是靠用戶來生存的，無論是線上還是線下，但是資金回籠比較慢，年前裁員還能省一波年終獎，這波操作實在是妙！而且他被裁前的月薪有30K，可以頂兩個人....
走投無路的他來問我，有沒有什麼好機會，也不想就這麼放棄在大城市生活的夢想，於是我向他好好分析了他的這個崗位和所需要的技能。
“大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。”而大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。
聽著很高端是吧，的確，做好了就是數據科學家，騰訊阿里搶著要，還沒有kpi的限制，是不是美滋滋？但是這是金字塔結構，做不好的人更多，或者說普普通通的人更多。
那如何能做好呢？
虛一點來說，你需要溝通能力、創業心、好奇心、大公司的經歷和領導力，往實一點說，你需要透徹大數據的一切技能，如數據架構、分析工具、實戰經歷和拿的出手的項目，畢竟數據最終能起作用還得和業務結合，業務才是數據的根本。
聊天過程中，我發現他對數據架構的理解和項目經歷完全沒有問題，就是對大數據分析工具不大熟悉，這可是成為優秀數據科學家的必備，怪不得被裁....底下幹活的大頭兵就很熟悉....
說到大數據分析工具，現在都很流行：人生苦短，我用python。但是在大數據領域，python好像不太行，最多算個底層的語言罷了（我只是在闡述事實）。
那大數據分析要用什麼工具，怎麼學，才能避免不被裁員呢？我今天就給各位講解一下。
簡單來說，我們可以把大數據分析工具簡單分成如下幾個維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層，我們就按這幾個維度來講工具吧。
1、數據存儲層
這一塊就是數據獲取，用到的東西就設計很多，SQL、數據倉庫、hadoop這種都是一個公司必備的，對了，這一塊的數據安全也很重要，否則微盟刪庫跑路的事情還會再發生一遍。
關於hadoop以及數據倉庫這一塊，去看我以前的文章，直接搜索就好，就不再講了。
2、數據報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具則是最普遍應用的工具，尤其是在國內。
過去傳統報表大多解決的是展現問題，如今衍生了一些分析型報表工具，也會和其他應用交叉，做數據分析報表，通過接口開放功能、填報、決策報表功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
其實對於IT人來講，java也能做報表，但是很複雜，再加上一個公司的報表需求太大了，怕是得開雙倍工資。那為什麼不選擇一個java報表工具呢？
對於國內的報表大數據工具，沒得說，就選FineReport，我曾經做大數據項目，很長很長時間都是用的這個，也正是因為它，我的升職加薪也沒有讓我等太久，後來跳槽也讓高管眼前一亮。
來介紹一下FineReport吧。
這是一個商用報表軟件，企業級應用，一定程度上可替代Excel，如業務系統報表，數據分析報表，財務報表。可與OA，ERP，CRM集成。主要兩大核心是填報和數據展示。懂點java的話可以做開發，自定義簡直不要太爽！
不要問我開源還是不開源，開源是精神沒錯，但是大數據行業要是想堅持下去，不開源是最好的選擇。
FineReport主要用途還是做報表，大數據量的報表和可視化，我羅列了一小部分亮眼功能：
- 類似excel製作報表，不用數據透視表，也不要寫VBA，功能都是封裝好的
- 填報功能，收集數據審核入（數據）庫簡直無壓力
- Dashboard(決策報表)，表格立馬變高大上的“駕駛艙”
- 移動端報表隨時隨地看
過去，企業級報表是有很大很多的困難的，比如：
但是FineReport通過自己的類Excel設計器，讓業務人員方便上手，一鍵連接多種數據源，拖拽字段綁定單元格，一張實時報表就可以製作完成。既可以獨立部署，也可以與其他系統無縫集成。
同時，獨創的三種報表設計模式支持製作各類中國式複雜報表，數據填報表、響應式報表，提供數據上報，流程審批，權限管理的一系列功能，可以靈活應對運營、人資、財務、合同等多變的業務需求。
最後，就是它數據科學家的一面：可視化駕駛艙，也就是dashboard，話不多說，直接上圖。
無論你是管理層還是下屬，這份大數據報告一定會讓人眼前一亮，不被重用才怪！現在所說的CIO有一部分就是幹這個的，數據可視化對於企業來說，非常重要。
3、數據分析層
數據分析其實和數據展示是分不開的，數據分析生成了，數據展示就是手到擒來的事情。
像Tableau、FineBI這類BI（商業智能）工具，涵蓋了報表、數據分析、可視化等多層。底層還可於數據倉庫銜接，構建OLAP分析模型。
你要非讓我在這個裡面挑一個，到底誰最出色？我沒有答案。
因為Tableau的整體性能是全世界最好的，畢竟是被157億美金收購了，但是它的價格和它的服務卻是長期以代理商模式，國內企業買了之後，售後服務可謂是一言難盡。而且，它更適合有基礎的數據分析師，對於那些小白來說，還是很有難度的。
BI這東西其實就和當年的阿里雲一樣，需要長時間大量的鋪墊，經過大量的場景測試，才能做到最優性能，所以可以把目光投向國產的FineBI。
FineBI是B/S架構，也就是瀏覽器上直接操作，而且支持複雜報表，買了BI就相當於報表產品也有了，簡直一舉兩得，而且也比Tableau部署要簡單很多。
finebi做的可視化
finebi做的可視化
個人感覺雖然都是BI，但兩者本質不同。Tableau主要優勢是數據的可視化處理，finebi更注重對企業的數據管理。Tableau更像一個工具，而finebi更像企業應用。
Finebi有決策平臺，有權限控制，分析報表管理，數據權限管理功能。可開發性高，後期採更容易變成我們順手的東西。
這只是我和他講的一部分，通過我的推薦和他自己對於工具的學習，他現在已經在阿里的某個大數據部門了，還漲薪帶團隊了，很大一部分原因就是工具用的好。
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