数据工程师被当作取数的怎么办？

首先：我们需要明确提取数据是数据工作的一个基础内容，也是大多数“入门”级别数据工作人员（例如数据分析师、ETL）的基本职责，对于前期了解公司业务和数据是必不可少的。 但是如果要是长期被取数工作支配（比如一年以上），那就是个大问题了。

因为无法提升自己的能力，去做更有价值的分析工作，让自己完成数据接口到分析接口的转变。

以下几个方法提供给大家： 1.将基本取数技能作为入职培训课程，现在市面各种统一数据服务平台完成业务的取数需求绰绰有余，而且简单。（下图即为相关产品界面）

2.先努力做一只优秀的取数鸡：熟悉手上数据源和各种工具，积累可复用的脚本尽量把事情自动化，业务来的常见需求都能快速响应。

3.接业务需求之前考虑清楚三个问题：他需要数据的目的是什么（他自己都不知道就不用做了）；一定需要数据分析师来取数吗；这个数据现在就要吗？

解决完数据工程师对于团队的支持业务后，慢慢地即使每个业务都催命似的要数据，你自己会对数据需求的紧迫性优先级有把握不会手忙脚乱，你对业务的了解可以让你有信心在业务找你要数据的时候跟他们探讨：你要的数据是最合适的指标吗？

是不是另一个指标更能体现业务状况？（这个时候不要怀疑你可能比业务更懂）再到你可以真的开始做深入的数据分析，给出人家一直想知道却不知道的信息，慢慢地他们也就更倚重你的分析接口而不是取数据接口了。

而当你在团队里和老板面前有了话语权，手上也控制了足够多的数据源和信息，你就可能有资格谈论数据治理，数据平台之类的事了。

这个从取数机到工程师转变的过程中，一个容易被忽视的能力就是沟通和presentation的能力：怎么把你的分析结果说成一个最容易被听众接受的故事 —— 不管是写报告还是做 dashboard.

据我有限的观察，菜鸟工程师常见的毛病除了不懂业务乱做一气外，就是炫技+不说人话，云山雾罩地说一堆业务还是不知道结论是啥。熟悉业务之外，这也是迈向成功工程师必须要迈过的一道坎。

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