身边的数据分析师经常有一种职业焦虑和怠倦感，尤其是三十岁左右的数据分析师。为什么会有这种感觉呢？怎样才能避免这种职业焦虑？
一、数据分析师的打杂困惑
数据分析师的职业焦虑和怠倦来源于打杂困惑：做的事情都是打杂，不是取数，就是做报表和图表，感觉自己做的事情没有什么技术含量。数据分析师有这种困惑很正常，因为现在很多数据分析师做的都是简单分析，取数，计算点击率、渗透率、转化率、增长率、横向占比，等等。
这样的工作分分钟会被应届毕业生替代，三十岁数据分析师的这种感觉会更强烈。打杂困惑越严重的分析师，所在的公司大多数没有数据产品存在。数据分析师既做了部分数据仓库的工作，又做了部分数据产品的工作，也做了部分数据分析的工作，但做了这么多工作就是没有成就。如果你现在还处于这种阶段，请认真思考作为数据分析师未来的发展道路。
二、数据分析师未来发展
数据分析从难易程度来讲，可以分为简单分析、复杂分析。简单分析的目的是帮公司中的所有人看清公司数据现状，需要分别告诉管理层、执行层现状是什么。复杂分析是帮助企业找到现状产生的原因和未来的方向，即回答为什么和未来是什么的问题。
1.简单分析，请转数据产品简单分析
需要做的就是前单文中提到的有严重打杂困惑的数据分析在做的事情，没有什么技术含量，数据产品基本可以替代这些工作。简单分析对应的决策也较简单，基本是战术执行层面的决策，谈不上复杂决策和战略。
但是绝不可忽视数据产品的存在，没有数据产品，企业就看不清自己的现状。一个不知道自己现在在哪里的人，是不可能清楚未来应该走向哪里的。简单数据分析短时间内还不会消失，因为数据产品有一个总结提炼的过程，在形成数据产品前，需要进行一定的简单数据分析。
但未来未必，因为随着运营、产品同学中懂数据的越来越多，他们可以向数据仓库工程师、数据产品经理或者AI直接提出简单的数据产品建设需求。简单数据分析的缓冲带会越来越窄。
2.数据可视化
很多之前在数据分析做实习的同学，主要的工作内容就是在一个商业化的软件(比如Tableau)上，做一些统计报表。这样可以通过这些数据报表，可以很方便的查看到所属业务的一些关键指标。这些商业软件通常都比较难用，比如可能需要先预计算一下才能输出结果；而且不太好做自定义功能的开发。
稍微复杂一点的需求场景，可能就需要一个专门的同学捣鼓一阵，才能输出最终的统计报表。现在有更先进的套路了。首先可视化。很多公司打通了前端和后端的数据，这样就可以通过网页查询原始的数据库得到数据结果。
而现在很多优秀的前端可视化插件，已经可以提供非常丰富的统计图形的支持。而且因为代码是开源的，可以根据公司的需求场景进行针对性的开发，公司可以再辅以配置一些更加用户友好的操作界面，这样一些复杂需求也有了简单拖拽实现的可能。而且这些前端js代码都是免费的！
对于公司来说也能省去一笔商业公司的采买成本。其次很多商业软件，都是针对小数据集场景设计的。在一些大数据集的场景，一般需要先预计算一些中间表。而如果自己公司定制化开发的前端展示结果，就可以根据需要自主设置计算逻辑和配置计算资源，先在后端进行预计算，前端最终只是作为一个结果展示模块，把结果展示和需要的预计算进行解耦。
这样就省去了很多中间表的产出，也会更加快速的得到想要的业务指标，快速迭代。所以可视化数据的工作量也会大大减少。而且会变成一个人人都可以操作，快速得到结果的场景。
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