很多时候，我们在JD中都能发现大数据治理分析的影子，比如招一个产品经理岗位要求会数据分析，招一个运营同学也需要会数据分析。看起来数据分析越发的变成了一种基础技能，而非一个具体的岗位。但是仍旧会有很多的公司在招数据分析师，增长分析师，战略分析师。

　　我与一些身边的同事朋友交流，有些做运营的朋友猜测数据分析师会慢慢变成数据运营，产品的朋友也越发觉得不需要数据分析师，自己就能做很多报表和分析，要分析师干什么？！

　　咱们先抛开这些观点不看，不管以后有没有数据分析这个岗位。我们先结合实际想想，在日常生活中，我们会遇到哪些问题可以利用数据分析的想法。

　　举几个小例子。

　　为了“偷懒”，我们可以计算从出门到地铁，需要多少分钟，匹配一下，地铁的间隔时长及到站时间点，就可以更精确的到达地铁站，减少等待时间。

　　为了“省钱”，我们会在点外卖时拼单，或者分成几份点。因为这样，我们可以更多的使用满减红包。

　　为了“适配”，我们在找工作时，会考虑先要不加班，其次离家近，再其次有加班费之类的。

　　这些我们在生活中经常使用，不论是点外卖，找工作，还是赶地铁，都会算一算，哪种对自己更有利。但是反过来思考一个问题：为什么我们会这么做？

　　因为很多时候，我们认为这样能为我们生活带来一定的方便，可以得到一些附加利益。计算地铁间隔时间，我们可以在床上多睡几分钟;拼单点外卖，我们可以少花钱;找工作的适配，我们可以尽可能地找到“钱多事少离家近”的轻松活儿。而这些，都是实实在在能够落地的，为我们生活带来便利的小日常。

　　如果运用到实际业务中，我们站在用户角度，如何让用户体验到我们产品的价值呢?比如，为了帮用户“偷懒”，我们可以简化用户注册流程，做一个新手引导，降低用户第一次使用产品时的成本。为了让用户“省钱”，我们可以给用户推荐更适合他的内容，节省用户寻找成本。为了让用户“适配”，我们可以将内容标签化，供用户选择他更钟意的内容。

　　这些都是我们可以从生活中迁移到业务中的小事。但正是这些小事，构成了我们的生活，也构成了用户每一次使用产品的过程。精细化的理解和服务用户，才是提供更好的用户体验的基石。

　　所以，随着互联网的发展，后续还会不会有数据分析这个岗位，我认为并不重要。重要的是，分析其实并不局限于某个岗位，局限于某个特定的工作，分析可以融入生活，融入业务中的方方面面，只要我们去不断的拆分，站在用户的角度，总能找到可以优化的方向。成就用户，也成就我们自己。