上周被提问的是，是应该征集数据分析师，还是应该理解数据的运营，由此产生了一些思考，分享了我对这些职场的理解~
数据本来应该是基础技能，但随着互联网流量的分红消失，用户成长、运营微细化等理念被提高，成为各大企业竞争重视的重要环节。 尴尬的是，每个人都知道数据很重要，但似乎想看结果，清晰的数据报告是自己的公司现在是否有问题，问题在哪里，哪里有突破口等，报告的生产过程对他们来说都是黑匣子。 并且，探索黑匣子中的秘密的工作取决于数据负责人。
但是，这样的人应该怎样定位呢？ 应该让某人做这件事吗？他的责任是什么？业界似乎有很多说法。
据说应该交给运营方来处理。 因为运营可以直接接触业务，也可以接触到用户。 然后，根据活动接触用户，合计活动效果，生成数据，根据数据在用户层制作图像，运营对象不同的用户群，引导新用户，观察调用旧用户的数据变化，优化运营策略。 几乎所有的运营活动都是以数据为最终测量标准，按照数据的目标开展工作。
也有专家说要做专业的事情，数据分析是非常专业的学科，应该交给数据分析家。 事实上也是如此。 很多数据的工作，有数学基础的人做的话，能够反应出比解读数据更科学、更现实的状况。 例如，如何设计数据清洗、数据定义、数据嵌入点、数据关联以及与分析方法相关的各种样式的报告图形，如几种相对较深的原因分析、关联分析、假设检验、趋势分析等
有些人认为，数据产品经理最适合对数据负责，因为所有数据都以产品为中心。 确实，产品的反复运行有目标，这个目标直接反映在数据中。 每个产品方案都需要用数据验证其效果。 产品能否解决用户的需求，数据也可以观察。 另外，现在流行的黑客理念，例如A/B测试、北极星指标、PMF，都需要指导数据。 产品经理可以接触运营，接触技术，通过产品化手段使数据生产更加系统化、更加迅速，从长期来看，理解数据的产品需要引领业务线。
当然，对于业务复杂、大量用户的产品，优秀的数据工程师是更需要的存在，他们总是承担“跑步数”的需求，以我在e运行的经验为例，需要运营/产品检查，提交数据工程师和“工作单”， 在工程师以最高效的方案提交数据报告，业务方面进行二次分析，理解数据，挖掘数据，提取数据这一点上，数据工程师是非常重要的。
以上是我简要介绍运营、数据分析师、数据产品、数据工程师围绕数据的工作说明，回答最后开始的问题，公司必须驱动数据，到底应该招聘什么样的人？ 其实我的回答是“是”。 这个问题的关键不在于招募的人扮演什么角色，而是企业充分地自上而下地认识到数据的重要性，希望投入时间和精力进行研究，因此并不急于在数据上得出什么结论。 公司只是要求某个数据负责人“让数据具有公司的价值”，不给予“数据-业务”关系模型，公司不是以数据为中心开展业务，而是无法发挥该职场的价值，数据对业务的贡献也是很困难的。 所以，招募人之前，不要选择什么角色的人，要看上司真的“理解数据吗”。
以上是今天想说的，你们公司的数据负责人是什么角色？你觉得他们做的有效果吗？ 我期待着你的回复与我分享~