随着数据对业务决策和产品应用的价值日益凸显，
其支撑工具的作用早已不言而喻，
但与此同时，与业务的渐行渐远、
逐步“沦为”支撑的现状也令“数据人”不安，
这让他们难以找到自身工作真正的价值所在。
因此，未来如何利用数据更好地赋能企业和消费者，
成为摆在我们面前共同的课题。

1
不甘仅仅作为“支撑”的数据人

很多做数据产品经理的同仁都会陷入这样一个“泥潭”：在日复一日数据可视化报表、数据接口服务类业务工作之后，却顿感与业务相行甚远，逐渐找不到自我工作的价值与成就，让“数据赋能”成为空谈。

在对数据化管理的追逐之中，互联网企业的业务往往在事前、事中、事后都需要数据的不断支持，“数据人”便容易因此在重复性的工作中疲于奔命，无法抽离与思考。

而数据的采集、整理、分析、应用的各个环节都需要依靠数据平台加工，当大量时间耗费在搭建大数据开发套件、数据资产平台、数据应用平台，更让其对于产品和运营等业务部门的“赋能”低于预期，因为其根本难以对发现业务问题、提升业务效能提供有效观点，沦为“支撑”也就顺理成章了。

2
数据赋能企业，理解客户需求

正可谓大数据正在延伸人类的思考宽度与广度，在足够数据的加持之下，管理者可以更好地得到客户反馈，洞察客户的真正需求，从而做到提升业绩。

越来越多的智能数据系统开始渗透在各个环节中，多维度的人物画像、更立体的消费模型，让目标人群的分割更加明晰，从而做到精准投放、创造经济效益。

而在整个过程之中，“数据人”可以通过对流量的预测、波动的监控，来及时发现问题、联系研发团队解决问题，来降低损失，并有可能发现更多将要暴露的问题。

与此同时，在如今同质化服务泛滥、用户信息过载的现状下，“数据人”还可以在创新业务的过程中，让竞对数据目标更聚焦，利用智能分析调整应对策略，基于人群精细化分层圈选的能力，凸显用户画像的价值。

3
消费者细化运营，实现品牌增长

在企业数字化转型的进程中，如何帮助品牌与消费者建立更紧密的联系仍是亟待解决的问题。

首先，公司的数据解决方案需要同营销层面联系起来，让数据不仅仅赋能于企业内部日常工作，更助力企业向市场推出令消费者满意的产品和服务，最终实现提升用户体验和品牌粘性的目的。

通过智能标签系统洞察消费者需求，判断消费者与各个标签的关联程度，即让品牌找到营销机会、与消费者建立信任关系。

其中，用户体验是否得到优化这个维度尤为重要，基于数据对消费者的精细化运营，还能帮助品牌提升预测消费者需求的准确度。

因篇幅有限难以将这一主题详细阐述，仅抛砖引玉以期引发致力数据行业及岗位的同学们的更多思考。

数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展，不仅仅成为商业决策中不可或缺的一部分，其应用的领域与范围也越来越大，拥有广阔的发展平台以及就业前景。

未来，数据分析就是互联网行业的风向标，就职业发展和就业来说，同学们需要先定位一个细分发展领域，并在此行业的细分领域之上叠加数据分析能力，刻意地保持练习与思考的意识，才能保有持久的职业竞争力。