一、背景
之前我講過一個《業務重要？還是技術重要？》，後來收到評論恢復，工作3年以上的同事大多認為業務和技術同等重要。作為一個資料人，我一直想講業務比資料更重要，但一直怕遭到熱衷技術同學的鄙視，這句話一直沒敢說。其實，資料人都知道，現在很多大會包括老闆，一直都在提“資料賦能價值”。作為員工，我一直對此深信不疑，我也一直在對團隊內強調
二、資料價值賦能價值
大家對資料賦能價值產生共鳴後，就開始尋找資料價值，當然，剛開始還是有部分同事不以為然，還是要靠領導者來趟路，給大家做一個“模範”。資料要產生價值，並不是資料越多越好。很多時候我們花費大量的時間來搞資料融合，解決“資料孤島”，最後資料都躺在伺服器上“睡覺”。
很多時候，資料人員不是很清楚如何把現有的資料做出價值。但是業務人員很多時候都清楚自己要什麼，他們苦惱的是不會運用資料。所以很多時候，業務頻繁的給資料人員提大量的需求，有些甚至是“無理”的需求。最終導致資料平臺開發了很多指標，還是靜靜的躺在報表系統裡，業務人員也許用過一次後就再也不會點開了。上面已經說了，業務人員很清楚如何實現資料的價值，那為什麼不讓業務人員自己來分析資料呢？於是我們開始建設資料分析平臺，然後構建資料產品！一個個資料指標是靜態的，但分析的理念和框架是動態的，通過提煉分析框架和業務目標進行資料泛化形成資料產品，才能讓資料被真正用起來。
資料產品特點：
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資料產品要結合實際的業務場景
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資料產品方便業務人員操作
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資料產品要能夠讓業務人員自己構建，比如通過拖拽的方式。
也許，你會問了，有了自助分析平臺和資料產品，業務就可以自己出資料包告，不用再讓資料人員提數了，那麼作為資料人員的你是不是瑟瑟發抖。
資料人員不會再花大量的時間和業務人員“砍需求”，而是專注資料應用場景，然後規劃自己的模型。從資料採集到數倉規劃和建模開發，包括資料資產管理都會從資料應用的角度出發來實施。期間，從前的“表哥表姐”還能抽出時間搞個資料探勘和演算法，從多維度探索資料，更大的挖掘資料價值（方便以後跳槽）
三、資料探勘工程師
關於資料探勘，上面我們已經說了，資料的上層應用挖掘，這個需求隨著資料處理流程日益完善，資料的應用已經從簡單的多維統計分析，慢慢的向深層挖掘過渡。那麼作為曾經只會SQL的資料工程師要重新拿起“西瓜書”了嗎？
招聘網站，我們看到很多公司在招聘演算法工程師，關於演算法工程師招聘到公司具體做什麼，我也瞭解過一些其他公司的（自己團隊的演算法工程師，我很清楚需要他們做什麼）。通過了解一圈發現，很多公司招聘的演算法工程師其實就是資料探勘工程師。我理解真正的演算法工程師是專注於數學工程化的，他們更專注於資料問題研究到極致，工作更加純粹。除了頭部IT公司，應該很少有公司在做真正的高精尖演算法研究吧，然而作為資料探勘工程師就需要了解資料。
資料探勘工程師需要知道一整個資料到業務輸出的機制或者說是系統，可能涉及到複雜的演算法轉化，也可能只是簡單的規則轉化，或者多個模型的轉化組合輸出等等，他是一個比較全面而概括性定位。
四、如何成為團隊核心人才
1、熟悉業務
進入公司（新崗位）的第一步就是去了解部門限制處理的業務，資料都是從哪裡來的，涉及哪些業務，我瞭解他們的系統。只有瞭解了你接下來面對業務系統，才能更好的“服務於”業務。
2、熟悉平臺
瞭解部門平臺架構，知道平臺資料怎麼接入的，如何儲存的，怎麼處理的。很多演算法工程師，只知道要自己演算法需要的特徵資料，對資料倉儲工程師提了各種需求，然後“靜靜的”等資料。資料來了以後，發現和自己要的有出入，就又來了一輪，大家都很痛苦。沒有人比你自己更瞭解你需要什麼資料，所以“自己動手，才是王道”。
3、幫助別人
幫助團隊成員能力提升，“大家好，才是真的好”。其實進入到一個部門，每個人都有自己的優勢，幫助別人提升能力的同時，自己也不斷提升，團隊也會獲得更好的“績效”，也幫助了領導“解憂”，自然會成為部門的“紅人”。