哪里有竞争，哪里就有内卷。
这是一个万物皆可内卷的时代。
微博热搜上在聊“社会内卷化”，打工人在吐槽社会中为了生存下去是越来越努力，可是也越来越累，但是收获并没有增加，反而是在下降。
热播电视剧《小舍得》里的角色田雨岚对孩子的“鸡娃”教育，又在讨论“教育内卷”。例如孩子报各种各样的补习班，是因为身边的人报了各种各样的补习班；对孩子考的95分不满意，是因为还有孩子考了98分......
甚至有大学还开设了《内卷学导论》课程，更是将“内卷”的含义延申至“万物皆可卷”。
《内卷学导论》课程大纲
而我们就身处时刻在“内卷”的社会中。
教育在内卷，互联网行业在内卷，国家发展甚至也可能在内卷。
这不得不引人深思——你的工作也在内卷中吗？你的企业又在内卷中吗？
什么是内卷？
“内卷”这个起源于人类学的专业词汇。“内卷化”现象最初是由美国人类学家吉尔茨在其著作《农业内卷化：印度尼西亚的生态变化过程》中提出，文中提出农民在人口压力下会不断增加水稻种植的劳动投入，以边际报酬递减为代价进行不计效率的生产，劳动趋于内卷，从而形成“没有发展的增长”。
说白了，就是你的付出与回报差距过大，付出非常大的成本去换取微薄的甚至接近于0的回报。
仔细一想，这不是大多数数据行业打工人的常态吗？
数据分析中的内卷
每天上班都要做一大堆表，于是说想去学习代码学习BI，这样就可以不必被一大堆报表需求淹没。结果就是上班被一大堆数据需求虐，下班又被一大堆代码虐。
每天折腾自己但工作效率却并没有提升，结果成了自己卷自己。
实际上，数据分析岗位早已不是几年前的样子了...
2015年，你只要会Excel，会查SQL数据库，数据相关的工作你随便挑。
2017年，你得会做数据可视化，会用SPSS做数据挖掘，能给老板做漂亮的报表，同时会一点Pathon，就能崭露头角。
到了2021年的今天，你还得懂统计、数据清洗、建模、算法......甚至你可能还得学习并掌握代码知识，了解各种各样的数据工具。
虽然说如今的数据分析岗位在逐年增加，可是岗位需求也在逐渐增加。
无法匹配新时代岗位需求的数据人，也就只能被困在无止境的工作内卷中。
相信大多数数据分析人最开始接触到的数据分析工具是Excel，当然Excel已经确实拥有很多功能，能帮助你解决一些基础的不太复杂的数据需求。可是当数据量超过10000的时候，它的查询和计算速度就开始急速下降了，也就出现了常见的数据未保存系统却卡死的情况。
而且当遇到海量更复杂的数据处理时，Excel已经无法解决问题了。
拆解成一部分一部分的数据进行处理吗？
那么明明半小时就能完成的工作为什么要用三天完成呢？
就算好不容易解决完了数据处理难题，当老板找到你询问了数据背后代表的业务含义，结果你支支吾吾答不上来。因为你把时间都花在了处理数据上了，却没有时间停下来思考数据能给业务带来的价值。
于是你每天做着重复性的工作却没有任何进步，而这就形成了数据分析人的内卷。
DataFocus帮你脱离内卷
脱离内卷，首先从提升效率开始。
独创的搜索式交互方式
DataFocus Cloud采用独有的搜索式交互方式，你只需要在搜索框输入关键词描述要解决的数据问题，就可以直接搜索出最终结果。而且你搜索的次数越多，搜索得到结果所需的时间就越短，同时系统会自动记录下你的搜索历史记录，你可以更快地选择你习惯的搜索语句。
支撑大数据量的数据仓库
DataFocus Cloud自带基于云计算、支持大规模并行处理的数据仓库，可以支撑百万甚至千万级的数据量进行分析，数据处理的效率提高百倍！
行列级的数据安全管控
除了可以设置制作好的数据看板、历史问答的查看权限之外，DataFocus还能够针对不同部门/角色的人员进行行列级的数据安全管控，使得不同的人能够根据权限而只能看到自己的部分数据。
优秀的可视化能力
在DataFocus中制作一张可视化大屏只需要傻瓜式操作。DataFocus支持40多种可视化图表类型，包括柱状图、饼图、折线图、桑基图、时序图、弦图等。还提供联动、跳转、上卷下钻、筛选等交互式分析能力，便于用户构建实时分析型数据看板，驱动业务决策。
当然不仅仅是提升效率，更重要的是帮助您看清数据背后的业务价值。
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