消失的數據分析師,都去哪裡了?
經常有同學困惑:
*數據分析師可以做一輩子嗎?
*如果不做數據分析師了,還能做什麼?
*我現在在大廠,萬一被優化了,咋辦?
今天一次性講清楚,數據分析發展5個要點問題,記得關注點贊,哪天迷茫了可以再翻出來看看。
要點一:名字多變,職責常在
我15年前入行的時候,還沒有數據分析師這個名字,那時候叫“經營分析”“市場分析”“決策支持”“業務支撐”的都有。另一個著名數據博主傅老師,當年也在“經營分析室”幹活。
名字可以經常變,但工作職責還是這些。以下部分劃重點,記下來:
1、提出數據採集需求
2、跟蹤數據落地
3、檢查並提升數據質量
4、梳理指標體系
5、提取數據支持看數需求
6)輸出固定監控報表
7、解答業務專題問題
8、設計實驗驗證想法
9、前瞻性測算/預測
10、管理層經營分析會支持
只要幹這些的,都是數據分析的職責。有一天,你管他叫:阿魯巴K,那我們就是阿魯巴K,我們沒有消失,還在幹活。
要點二:聚焦產出,不限工具
可能因爲現在網上太多文章,把數據分析工作和SQL捆綁到一起,動不動就是“大廠面試SQL”,很多新人認爲”數據分析=SQL”,因此覺得:萬一別人也寫SQL了,我就失業了!
當年我入行都是用SAS,BI還是congos,只是那時沒人宣傳“21天0基礎學SAS入職銀行月入過萬”而已。工具總是會換的,而且永遠是越來越方便,比如現在用AI軟件代寫SQL,是不是省事多了。
重點又來了:不管是面試高薪崗位,還是晉升述職,都沒有人會讓你當着集團副總裁的面寫“SQL三天留存率”代碼,大家都會問:
1、有什麼問題是你獨立發現的
2、你輸出的結論產生了什麼效果
3、你有沒有形成閉環看到結果落地
所以,不要把工具當成目的,多輸出價值,自然能爲自己爭取更多晉升機會。不然只會當工具人,那至少會消失在月薪20K+的人羣裡!
要點三:向上生長,突破作坊
提到創造價值,就又有同學焦慮:
1、我們公司就我一個搞數據的
2、我每天忙得腳打屁股,啥都幹
3、我們領導都不看數據,我不知道忙啥
爲什麼我看不到價值?!
一個殘酷的真相是:因爲你在小作坊,所以看不到價值。小企業基建差,沒流程,業務蠻幹都是常事。但凡大一點的企業:
1、總經辦/戰略發展部有數據崗(可能叫:戰略分析師)
2、業務部門有數據崗(可能叫:XX業務分析師)
3、數據中臺有數據崗(可能叫:數據工程師)
4、獨立的商業分析部/數據中心,更有數據崗
5、用戶運營/算法/策略運營這些依賴數據的,更會招人
所以,如果人在小作坊,破局的思路就一個:向上生長,積累能力進大廠子。這時候,就得細心地篩選自己的工作,很多雜七雜八,對於自己成長沒營養的該對付就對付,把精力聚焦到有價值的上來,不然熬太久,真的泯然於在茫茫人海了……
並且,劃重點哦:大廠業務很多,不同業務,不同部門要求差異很大:
1、對方是哪個業務,和自己有沒有交集
2、對方是掛業務/戰略/數據中心
3、對方要求偏技術/業務
4、對方有沒有點名需要用XX軟件(特別是BI工具)
5、對方有沒有明確提業務主題(用戶/商品/增長/銷售……)
看仔細了,纔好定向準備,提高自己的成功率
要點四:橫向擴展,不拘一格
當然,並不是說大廠沒有問題,實際上廠子越大,分工越細,以至於“面試造航母,入職擰螺絲”現象非常普遍。比如在X紅書,一堆頂着“大廠員工”工牌的博主天天在發“SQL三天留存率”“DAU異動””PSM,DID”……爲啥不聊聊具體業務?因爲真的每天在屙SQL,一天2000行啊,真的不知道講啥。
如果真的擔心離開大廠就沒出路,最好橫向擴展知識,起碼保持思路開拓。能進大廠,基礎能力肯定是過關的,而數據崗位的優勢,就是不需要領導下命令,自己也能主動思考,主動學習。
從跳槽結果上看,離開大廠還混得好的,一般是:
1、有輪崗/輪換部門經理
2、有輸出落地結果
3、核心業務經驗(用戶增長/策略)
反而是,離業務遠的,比如審覈/客服,比如算法支持(只會做ABtest驗證算法效果),比如中臺部門(提數機/看板仔)混得比較差,很快消失在人海茫茫中。
要點五:發揮能力,把握機遇
如果不想做純數據崗,數據能力也是大有用途的。因爲現在是2025年,不是2005年,企業的數字化建設,數據使用是深入骨髓的。沒人想回到用鋼筆,墨水,白紙記賬的年代。
劃重點,與數據關係近的崗位:
【偏業務】用戶增長/策略運營/商品管理
【偏技術】數據產品/BI開發
【管理崗】經營管理/戰略管理
【乙方】數字化/IT技術/諮詢顧問
這些崗位,數據分析能力都是核心能力,很容易做好。不過這些,名字徹底和數據分析沒關係了,也算是“消失了”,哈哈。
來源 | 接地氣的陳老師(ID:gh_abf29df6ada8)
作者 | 位宇祥 李笑寅 ; 編輯 | 蝦餃
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