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本文主要跟大家聊聊职场上“工具人”的工作，主要分为三个部分：
一、互联网中“工具人”的工作现状；
二、商业分析师为什么会陷入“工具人”的境地；
三、如何摆脱“工具人”的工作，不断的成长；

01

互联网“工具人”的工作现状

互联网职业在外行人看来，就是和高科技划等号的。比如一提到程序员，可能就会联想到一个画面：一个穿黑色卫衣，少言寡语，极不合群的***，一言不合就破解对方账号，侵入系统……类似这个样子：

但作为局内的人的我们，并没有这么潇洒，反倒日常焦虑“工具人”的前途。当然，这不仅仅是商业分析师的困扰，我和很多人聊过：

• 产品会说，我就是一个画原型图的工具人，抄一抄市面上同类产品；
• 开发会说，我就是来写增删改查的，什么代码改变世界？
• 运营会说，我就是来做活动，发海报的……

商业分析师也是如此，每天应接不暇的业务方取数需求；还有就是各种报表，做了太多精美的表格。每天忙里忙外，停下来想想似乎什么也没有做。存在感？成就感？成长空间？所以大家经常在一起自嘲，我就是一个没有灵魂的工具人！

02

商业分析师为什么会陷入“工具人”的境地

身边大部分的人都是不喜欢这种节奏的。有客观的压力，35岁可能被裁员的坎，所以大家都日常焦虑，迫切的期望成长。也有主观的诉求，谁都希望做有挑战、有成就感的工作。

但大家有深入思考过“工具人”这个问题么？作为一名商业分析师，我来和大家聊聊最近的想法。我整理了一下，陷入工具人境地的几个可能的原因：

因为术业有专攻，业务方不知道商业分析师能做什么很正常，也很常见。他们以为只要和数据相关的事情都是我们来做，所以常常一股脑把所有的数据需求全部提过来。

主观上的心态原因为什么要拿出来说，因为我见过很多人，虽然口头上一直抱怨工具人的工作，但实际上也没有做出一些改变的措施，得过且过。工作久了，就有些麻木了。

商业分析师最重要的是专业性+影响力。因为很多的工作都是“服务”业务方（合作共赢），很多策略也都是需要业务方去落地，所以对于商业分析师来说，这两点可以说是立命之根本了。也只有做到了这些，才能变得有话语权，才能避免成为一个工具人！

03

如何摆脱“工具人”的现状，不断成长

既然弄清楚了原因，我们再来想想如何破局？如何在琐碎的工作中找到成长空间。

主观心态
先从态度说起，也就是心态上不主动的问题。很多人都不想做工具人的工作，但久而久之，似乎也就适应了。为什么呢？因为不用思考！一方面经常抱怨工作无聊，另一方面接到需求也不想去思考，希望业务方能嚼碎了喂你，也很享受能到点下班的轻松。

“多数人为了逃避思考，愿意做任何事情”这句话还是值得反思和警醒自己的。可能之后经历了被领导批评、低绩效或者晋升失败，才会对自己的当下更加清醒。当然，如果我们能理智的评估自己的成长节奏，这些都是可以提前避免的。所以心态上的转变是首要的，积极求变是最重要的。有句话说的好：人在困境，唯有自救。

作为一个曾经被类似事情困扰，最终走出来的过来人，跟大家谈两个解决方法：

1. 读相关的书籍，从书中看别人是怎么走出来的，学习经验；

2. 找有相关经验的人沟通，向他倾诉你的困扰，听听他的建议。过来人的几句话可能就会打开你的视野！

专业能力
对于个人专业能力的影响，我想着重谈谈对项目的梳理与思考，如何从日常工作中找到成长的空间。我相信对于商业分析师来说，最难受的就是帮业务方取数了，花费很多的时间处理一大堆没有灵魂的数据，没有产出，没有成长【丧气脸】。

因为取数的需求太多，太常见了，所以针对这个场景我们深入思考一下。我们把数据跑出来，然后用Excel处理一下，最后分析下有没有相关结论，或者直接把明细给到运营去管理过程。

这算不算一个分析的过程呢？当然算啦！

那为什么我们做了很多这样类似的分析工作，却最终沦为工具人了呢？因为我们没有梳理过，没有思考过其中的成长点在哪里，到什么阶段这个工作就是单纯重复性的了，而只是一味的在做业务方的数据需求，想的只是赶紧把事情弄完。

先来梳理一下我们的工作内容在数据、业务上的体现：

数据与业务的闭环：业务不断的在输入数据，同时获得的数据也在为了把业务做的更好。

我们来重点聊一下“使用数据”，工作中，你会发现，不论是产品也好、运营也好，经常都能告诉你需要看哪些数据；讨论的时候，也都能说出个123。感觉就是人人都会数据分析！之所以会这样，大部分是因为两种情况：（不排除有的业务方分数数据能力特别强）：

1. 成熟的分析框架+使用数据；（无论是体系外的方法论，还是体系内惯用的思路，经过一段时间，要看的数据也就这些，大家都差不多清楚。）

2. 纯粹的使用数据；（用什么的明细数据去运营，业务方比你熟！）

在这种情况下（我感觉以上两种情况能占70%工作，这也就意味着，这样工作的商业分析师很容易被替代），要真正体现你商业分析不好取代的价值很难。那你如何在这样的环境中成长呢？

我们按：目的+路径+效果+自动化的顺序来思考：如何付出最小的时间成本，而一通百通。

目标：用这个数据的目的是什么？再往前思考一步，为什么要达成这个目的？回答清楚了这两个问题，就知道了为什么要这么做。

路径，也就是怎么做的问题，这就是业务方提的数据需求。思考这几个问题：
1.为什么要用这个数据？
2.这个数据是否真的可以达成目标？有没有更合适的数据？

弄清楚了前面的问题，基本上你也就把整个事情梳理清楚了，这样你就知道为什么要跑这个数据了，而且了解了背景，你可能会发现更合理的指标数据。最后别忘了复盘落地效果：先看是否达成了过程目标呢？再看对最终结果是否有正向影响。整个流程，不断基于实践迭代。

这样，你就把一个很简单，很常见的取数需求，从前到后都捋清楚了。做两遍这样的过程，你就差不多都清楚了，接下来就可以写脚本把整个过程自动化，减少无效工作的时间成本。

除去大部分用成熟的分析框架使用数据，你就需要去深入的了解业务，基于业务去分析数据，才有可能做出自己不好取代的价值。

合作能力和业务方对我们的定位
业务方对我们的定位，和我们的合作能力是息息相关的。当然，这一切也是建立在我们的心态要主动和个人能力过硬的基础上。不断的深入沟通，把双方的利益拉齐，就能调整好这部分的节奏。

04

最后

对自己做的事情保持清醒的态度，理性的评估自己是否每天都在进步。不断的成长，不断的与“工具人”做争斗【认真奋斗脸】！希望每个人都能有一个好的工作节奏。

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标签：焦虑,摆脱,业务,成长,工作,思考,工具,数据
来源： https://blog.51cto.com/14915210/2525628