自從2020年的春節到2021年的夏天，反反覆覆的疫情打破了大多數公司的計劃，在經濟放緩的大背景下，幾乎每個公司的IT部門都被實業裁員潮的恐懼所瀰漫！

最近就有好多IT的兄弟跟我聊天，抱怨今年的工作太難找，各個公司的資料部門都在縮緊人力，尤其是各大傳統行業的IT部門，基本都是該最佳化的最佳化、該辭退的辭退

哪怕是沒有被最佳化掉，剩下的人也都面臨著職場的危機：本來可以在資料部門一直混著、做做報表、取取資料、寫寫Excel就行了；現在卻要考慮自己的職場價值，能不能比得過那些人手python的年輕人。

除了普通的基層程式設計師之外，資料部門負責人的日子也不好過了，每天協調和溝通報表需求、開會都已經把白天的時間排滿了，晚上回家還要家務事，搞得自己身心俱疲......

不過覆巢之下尚有一線生機，朋友圈中的另一位朋友非但沒有在IT寒潮中被淘汰，反而藉著時代洪流成功“上位”大廠，這讓我感到非常的好奇

經驗不夠，工具來湊

這位朋友（下面簡稱老G）剛開始工作的時候，會用excel做簡單的資料處理，隨著應用場景和需求的變化，發現有些資料用excel不能很快速的處理。

後面就係統地學習了統計學知識和一些主流的分析工具：MySql、Python等，選擇恰當的場景應用這些軟體對我的工作效率有了很大的提升。

後面因為公司業務發展，對資料分析的需求越來越多，而我剛好掌握了相關技能，就正式成為了一名資料分析師。

現在這個年代，什麼崗位都講求資料分析，市場、財務、運營....

然而資料分析是個相當吃經驗的崗位，沒有一線的分析經驗很難躋身大廠行列，但是老G發現了很多企業在招聘時除了工作經驗之外，最看重的是面試者對於資料分析工具的掌握，某些甚至可以彌補經驗的差距。

就拿老G來說，他發現了一款企業級的大資料分析平臺 FineBI，主打敏捷BI和自助式分析，成功的那一刻，就發現了新大陸：

為什麼選擇FineBI？

1、豐富的資料來源連線

FineBI支援超過30種以上的資料庫表和SQL資料來源，支援Excel、TXT等檔案資料集，支援多維資料庫、程式資料集的等各種資料來源，適用於對實時性要求較高的資料分析場景。再也不用因為兩個表的資料型別不一樣愁眉苦臉了！

2、秒級處理大資料

Excel可能處理萬級資料就會卡死，而FineBI能進行海量資料的分析，可以根據資料量、實時性要求、使用頻次等，自由選擇實時或抽取的方式。

3、自助式分析

也就是大家經常說的敏捷BI，傳統BI肯定是不行了，那麼敏捷BI就是替代它的東西。

在整理好資料之後，直接在介面拖拖拽拽就可以了！

用FineBI編輯自助資料集，記錄每一步分析操作，支援對單個歷史操作進行增加、刪除和修改，分析靈活。