数据分析师面临的11个挑战及其解决方法

很多企业都会聘请专业的数据分析师。数据分析师通过分析数据得到的结论，对公司的决策制定、绩效监控等各个方面，都有辅助性的帮助。

数据分析在给人们带来便利的同时，也带来了很多挑战。迎接挑战并且解决问题，是数据分析师的必修课。接下来，我们就谈一谈未来会有哪些挑战以及如何面对它们。

挑战一：收集数据

当下，各行各业每天都会产生新的数据信息，这些信息有的是竞争对手的开价，有的是大众对某一产品激增的需求量。数据分析师们每天都要进行大量的数据分析。

在这样一个信息高速发展的时代，人工的手段耗时费力。因此，我们需要用一种能够自动收集并且组织信息的数据系统，这样的系统不仅能够节约人力，而且还节省了大量的时间。

挑战二：筛选实时数据

当可用的数据太多时，就会让人眼花缭乱，无法选择。数据分析师在面临诸多数据的选择时，本能地选择了那些最容易收集的数据，而一些有价值的却难以收集的数据就很可能被埋没，最终的决策也有可能因此产生很大的偏差。

这时，我们可以使用一种能够收集、组织并且能够自动发送数据趋势给管理员的数据系统。数据分析师可以输入目标并且创建报告，从而得到最完备的信息结论。这样，领导层就可以根据完整而准确的报告做出决策。

挑战三：将数据可视化

为了让人们更加直观地理解数据，数据分析师通常会以图表或图形的形式来呈现数据。这的确能让人快速理解数据。但数据分析师往往需要耗费大量的时间，从不同领域中提取信息，再将其进行整合，从而生成报告。

但自从有了数据系统的存在，数据分析师仅需单机按钮，就可以迅速地得到想要的图形和报告，这也大大地节约了人力和时间成本。

挑战四：整合多个来源的数据

同一类型的数据分析起来，可能还比较容易发现规律，但我们该如何去分析多个来源中的数据，并且找到其中的规律呢？数据分析师对于不同来源的数据库中，找不同的数据十分头疼，这也导致了数据分析的不完整或不准确。

这时，我们可以借助全面而集中的系统，让数据分析师在同一个位置访问所有类型的数据信息。这样，数据分析师不仅可以对数据进行交叉比较，还能保证数据的完整性。

挑战五：解决数据无法访问的问题

一些数据的访问会有一定的局限性。我们需要做到的是建立数据库，这样就可以在任何地方查看或者编辑相应的数据。

挑战六：处理劣质数据

如果收集的数据不准确，那么分析结果一定会受到很大的影响。那么，哪些问题会导致分析结果不准确呢？

首先，是手动输入时，输入了错误数据。错误的输入必然导致不可靠的输出，有时候甚至会导致结果有很大的偏差。

其次，数据不对称也会在一定程度上影响结果的准确性。比如，一个系统的信息更改了，但另一个系统的信息却没有因此而改变。

所以，我们需要采用集中式系统。它不仅能使必填字段或下拉字段自动输入数据，也可以做到信息变化的一致。

挑战七：减少顶部的压力

随着数据分析行业的盛行，企业高层对数据分析师的期望也越来越高，他们希望数据分析师能够提供更多的分析结果，这些结果能够帮助高层们实现利益最大化。

当企业使用全面的分析系统后，数据分析师既可以轻松地进行分析，还可以给上级整合出更多的有用信息，从而推动企业的蓬勃发展。

挑战八：解决缺乏支持的问题

数据分析需要得到各方面的配合才能顺利进行。比如，一些数据如果被高层设置了访问权限，数据分析师根本无法获取这些数据，就更别说分析数据了。

所以，作为一个优秀的数据分析师，首先，我们应该让高层了解到进行数据分析后，会给企业带来的收益，解决数据供给不足所带来的锚段。当然，我们还需要使用集中式数据分析系统，这样就可以使数据信息与结果共享了。

挑战九：接受新的数据分析方法

从原来的以人工分析为主到现在的自动化分析，数据分析领域的发展可以说是非常迅速的。但这也会导致很多数据分析师无法在短时间内，接受这样快速的变化。

作为一名合格的数据分析师，我们要“与时俱进”，在第一时间掌握新的数据分析技能。通过自动化的数据分析，数据分析师们不仅不需要花大量的时间在数据收集和构建报告上，还能通过自动生成的报告，得到更多有效结论。

挑战十：解决预算不足的问题

数据分析师也许会面临预算不足的问题。

在申请预算之前，数据分析师需要制定一份详尽的业务案例报告，让高层知道用了这些钱后，能够得到哪些收益。

挑战十一：扩展数据分析

从互联网到互联网+，数据量在飞速增长的同时，也为我们带来了相应的挑战。

如何将数据分析进一步扩展，成为了其中一个主要难点。令人高兴的是，随着数据分析系统的不断进步，相信只要我们不断地努力探索与创新，这些困难终会被我们逐一解决。

以上就是数据分析师面临的11个挑战及其解决方法。当然，未来一定会出现更多的挑战。面对这些挑战，我们无需畏惧，只需要冷静处理，相信一定可以找到更优的解决方案。