一种声音：到底要不要入坑数据分析
共 2158字，需浏览 5分钟
·
2021-08-24 12:29
分享一篇不一样的声音，多个观点，多个参考。
今天想尝试劝退数据分析这个岗位，不是说它不好，而是它需要被客观冷静看待。但也只是一家之言哈，欢迎同行私信回复我讨论～
作为该方向的多年巨厂从业者，我做出上述建议的根据是：
1，数据分析岗位现阶段已经陷入不必要的内卷
2，该岗位从长期来看是一个过渡性的岗位，需求量会缩水
3，该岗位在公司内部架构中身份尴尬
数据分析岗位现阶段已经陷入不必要的内卷：
7年前入行的时候，面试从来不会纠结太多工具，更看重分析的结论是否真的有价值、是否真的能解决问题；
而最近2-3年开始，随便一个叫的出名字的互联网中小厂商，已经开始接到不少藤校的简历；
同时面试的内容也开始要求机器学习+很多数据工具，但其实这些东西吧，进来之后80%+的时间都用不上，只是作为一个筛选人的方式而已
该岗位从长期来看是一个过渡性的岗位，需求量会缩水：
虽然外界已经吹水说互联网行业的数据应用有多么精彩，但其实除了不超过10家大厂以外，大部分互联网公司的数据还在基础建设阶段，应用层面距离数据驱动业务还差好几个PPT
在这种前提下，目前互联网公司大量招收数据分析岗位，其实就是想靠堆人力来解决从0到1的数据基建、加工、提取、统计和简单分析。但从长期发展趋势来看，这个阶段终将过去。同时随着数据工具的上线和产品/运营素质能力的提升，人肉跑数的工作也会逐步减少。届时原有的数据分析师们将要面对一定程度上的升级和精简
然而长期从事数据处理、提取、埋点等工作，并不会帮助分析师更进一步。公司需要的是一个复合型人才，严格讲现阶段只有数据分析师团队的小leader们符合标准。因为只有他们摆脱了日常大量琐碎，有时间和精力从业务视角和产品视角提出问题、思考问题
该岗位在公司内部架构中身份尴尬：
目前在公司的组织架构里，数据分析师承担的是一个中间角色。往下有开发，往上有产品or运营。低业务价值高技术价值的事情，是开发的，分析师一般做不来；高业务价值低技术价值的事情，是产品or运营的，分析师一般没资格做or没能力做。那你说怎么整？
要我说，反正产品经理和运营的能力要求里也有数据分析这一项，直接从岗位架构上把数据分析岗位合并了得了～比如你看腾讯，把产品经理分拆成了产品策划、产品运营，那再多一个产品分析也不是不行吧？
一旦数据分析岗位被合并到产品里，那就是自己人了。就不会像之前那样，提一个建议人家也不见得听了。毕竟高价值的数据驱动的事情，要不是人家不会，肯定不会让肥水流入外人田的
而且咱们上一段也说过，企业最需要的数据分析师，是业务+产品+数据的三位一体，合并起来互相促进融合发展，挺好的～
本着不能光批评不给解决方案的原则，再说说新人or已经入坑的初级数据分析师，如果想转行的话有什么推荐。主要分两大类的，一类是延续数据方向的选择，一类就完全跨界了
延续数据方向的推荐：
1，策略产品经理
具体感兴趣的可以看这本书《策略产品经理：模型与方法论》，尤其是开头部分，把策略产品经理的定义和范畴梳理的很清晰，颇见功底
精炼一下的话，可以看看下面两个图。图1是策略产品经理目前的一些细分方向，图2是策略产品经理日常要做的工作内容（其中填充颜色的是策略产品经理相对独有的环节）
2，数据产品经理
负责任的说，目前市面上我还没看到任何一本值得推荐的数据产品书目，如果各位朋友看到了请务必推荐给我。但真想了解的话，可以随便找一本作为科普扫盲入门（直接豆瓣上搜关键词“数据产品”），扫盲后可以再看看下面的文章
3，算法工程师
要是技术底子够好的话可以试试，虽然比较费头发，但好歹给钱多。不过需要注意，以前这个岗位单机跑跑算法模型就ok，现在也早就开始要求工程能力了。不能管杀不管埋，要负责到底哦～
跨界的推荐：
1，产品经理（出海、toB、大零售方向）
还在互联网的话，就选产品经理吧。既然都是卷，不如选个上限更高的方向卷。大方向推荐出海、toB、大零售都ok，还有一些赛道可以紧跟国家政策趋势避坑or追风，比如最近的k12教育就被猛
出海指的是把国内玩儿过的套路，再找个海外市场因地制宜的重新玩儿一遍，但目前看到中国出海大部分就是东南亚和非洲
to B是吹了很多年的风，但国内土壤不是很足，瓶颈主要在人，这里不详细展开了，感兴趣的话可以看看这篇：为什么有些传统企业就是无法数字化转型？
大零售就是紧跟内循环了，国内很多新的零售品牌崛起，互联网厂商也在尝试通过赋能分一杯羹
2，自己做做小生意？
个人感觉未来的市场会更加看重服务和个性化细分，每个人做大平台的机会不多了，但可以选一个自己喜欢的方向做做小本生意。比如你喜欢狗，那可以找个合适的小区开个宠物店，伺候好附近几个小区的用户，走出自己的差异化特点和优势，就足够你自由的生活了～
再比如最近兴起的年轻人线下社交模式——剧本杀——也可以帮你打开思路，感兴趣可以听听看
暂时先说这些，欢迎大家在评论区留言讨论。
