在上一篇文章在银行做数据分析是一种什么体验？里，我们探讨了银行内部的两种数据人：

技术数据人和业务数据人，他们的角色、职责和痛点，今天我们继续探讨一下，这种现象出现的原因以及我们能做些什么。

在银行，业务与科技的矛盾由来已久，业务抱怨科技开发慢，质量差，体验不好，科技抱怨业务老改需求，自己需求都没想清楚。

到了数据这里，不过是业务与科技矛盾的延伸与加剧，延伸是因为数据也归属科技条线，加剧则是因为数据产生及提取加工的过程比科技开发更加滞后。

我们看下图：

在物理世界里，市场、客户、监管的变化速度是非常快的。

能通过数据提取解决的需求，自然是通过数据提取来解决，通常也是为了应对市场、客户或监管发生的变化，从上图大家也可以看出，相比物理世界的变化，数字世界的变化肯定是延迟的，因此才需要尽量在每个环节缩短时间，以应对物理世界的变化。

对于数据提取解决不了的需求，物理世界发生变化以后，业务部门需要理解现状，并把这些变化转化为业务需求，这个过程也充满挑战。需要对监管意图了解，对同业现状熟悉，对本行系统更是如数家珍。

然后科技部门需要把业务需求转化为技术开发需求，完成各种评审、立项流程后才能启动开发。

这个过程，快则数日至数周，慢则数月。

实际开发的过程并不长，但是还有测试的过程，包括内部测试、SIT、UAT、准生产测试等等，测试完成后根据投产窗口定期上线。

国有银行一年通常有4个大版本日，4-8个小版本日，股份制和城商行最快的也需要一月一个投产日，领先的互联网银行可以做到每周一版本（也仅限非核心系统），接近互联网公司的迭代速度。

上线以后系统可以完成业务需求，但是数据的积累，以及积累以后的采集还需要一段时间，而且很多时候，仅采集一个系统的数据是不够的，需要整合其他系统的数据，加工后一并采集。

这就涉及到数据仓库和数据集市，数据入仓（加载进入数据仓库）又需要一段时间。

这一系列流程结束之后，才可以进入到上文提到的数据提取流程。

因此，不是业务部门着急，而是市场变化、业务需求、系统开发、数据采集天然的存在巨大的时间差，业务考核的压力大，不得不在每一个环节压缩时间。

听起来，这似乎是一个无解的问题，实际上还是有很多改进的地方。

除此之外，要让技术数据人和业务数据人真正互相理解，缓和矛盾银行 数据分析岗，还是要让彼此有机会站在对方的角度看问题，也就是让技术数据人学点业务，或者让业务数据人学点技术。

让技术人学业务这件事情，非常依赖于组织架构和考核的调整。

不管是学业务还是学技术，核心的环节在于下场实操。如果光学不练，不下场真正的做业务或者使用技术，是无法找到感觉的，也无法真正理解对方。

要让技术数据人真正的有做业务的感觉，必须让他待在业务部门，每天和业务一起开会，讨论经营目标，解决业务问题，急业务之所急，痛业务之所痛。数据不准一起挨骂，数据提取太慢一起着急，最好还背上一半的业务KPI。

因此，组织架构、考核机制不调整，技术数据人学业务这件事情还是挺难落地的。而业务数据人学技术这件事，倒不必调整组织架构或考核机制，只要自己真的学了，并且在日常工作中用了，就能实实在在的提升工作效率。

真正的难点，在于心态的调整。

建议业务数据人不必排斥技术，或者给自己设限。我接触过很多业务部门的同事，一听到技术专业术语就谈虎色变：

“不要跟我讲技术，我听不懂”

“哎呀，我学不会的，还有好多事情，不浪费时间了”

“这高大上的银行 数据分析岗，我小白不理解”

能进银行，大家的智商都不低，都是本科研究生学历，大行甚至都是985/211，要想学点新东西根本不难，但是大家还是习惯待在自己的舒适圈里。

你不出圈，我不出圈，机构怎么出圈，怎么转型？

稍微学点技术，能让日常工作事半功倍，省下更多的时间可以干更重要和紧迫的事，何乐而不为？

学习技术并不意味着一定要编程，可以先从使用工具开始。

版本管理工具：SVN

这可以说是最易上手的版本管理工具了。为什么要用版本管理工具呢？

主要是在多人协作的场景下，如果几个人同时需要修改一个文档，原有方式通常是A改完发B，B改完发C，如果有人基于历史版本做了改动，那么有些改动就会丢失，比如C在B改完之前，就开始基于A的版本修改了，那B修改的内容就会丢失，如果B又没有采用审阅模式等可以追溯修改位置的功能，则只能通过两个版本的文件比对来查找，效率极其低下，而且很容易出错。

如果采用版本管理工具，类似问题完全可以避免。

SVN在修改文件时，可以先锁定文件，如果想修改文件时发现已经被锁定，说明别人正在修改，可以等对方提交修改以后，再更新最新版本的文件，然后锁定、修改。

所有的最新版本文件都存放在版本管理服务器上。万一本地文件丢失也没关系，而且最关键的，可以方便的追溯历史上的每一个版本，如果在提交时加上注释，还可以清楚的知道每一次因为什么原因，修改了哪些内容。

学会SVN的常用操作大概只需要5-10分钟，一杯下午茶的时间都用不了，强烈业务数据人，乃至于所有的非技术岗位尝试一下。

数据库：Access

一般安装了Office套件都会安装Access，在支持编写SQL脚本进行查询的同时，Access也提供了功能强大的图形界面，可以通过图形界面的操作实现与SQL脚本等效的功能，而且可以直接导入Excel等常用数据源。

为什么要使用Access代替Excel呢？

不可否认，Excel功能非常强大，在日常工作中，没有Excel做不到的，只有你想不到的。

但是，Excel在处理超过十万行数据的时候，特别是涉及列之间通过公式加工计算等等操作时，由于全部需要加载到内存进行计算，会导致内存、CPU等资源迅速耗尽，从而使得完成基础的操作都非常卡顿，甚至经常出现Excel程序崩溃的情况，这简直是数据人的噩梦。

而Access，虽然是一个相当轻量级的数据库，但是由于底层实现方式的不同，在处理大量数据时更加游刃有余，最关键的是学习成本低，通过图形界面的操作即可完成常用操作。

不敢说救表哥表姐于水火之中，至少能极大的减轻日常工作量。

可视化的数据分析工具

既然被称作数据人，那就离不开数据分析。

虽然大部分场景，使用Excel就可以满足要求，但是仍然有一些场景，需要建立一些简单的模型。

做个回归分析，预测一些趋势，给出一些基于数据分析的可靠结论，可以让你的报告更加有说服力，让领导对你的能力也更加认可。

目前有不少工具，可以通过

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