新年新希望!数据分析发展路径大盘点
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2021-02-09 13:16
牛年马上来了!每逢新年,同学们都会关心未来的发展。今天就跟大家盘点下数据分析工作的发展路径。看看当你具有数据分析能力时,能往哪些方向发展。
无论你是站在门外心怀憧憬;还是刚刚入行,踌躇满志;又或者被每天跑数累的七荤八素,都可以趁着年底清闲之际,认真复盘下咱数据人的优势与机会。
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数据分析岗位三大优势
▌ 优势一:成长空间大
纯业务类岗位,成长受领导制约非常大:
● 比如运营,自己有再好的想法,领导就是不!同!意!最后只能当一个无脑的工具人。
● 比如销售,自己能力再强,领导就是不给好的客户资源(甚至明抢),还是做不出业绩。
但数据分析不同。只要能接触到数据,就能做分析,就能下结论。优秀的数据分析师,不但能分析出什么东西是可行的,更能分析出什么东西是不可行的。因此分析能力的成长完全不受限(如下图)
甚至在管理混乱、数据基础不好、流程不规范的小公司锻炼出来的数据分析师,对数据采集理解更深刻,对于业务了解更多,因此比温室里成长起来的小花骨朵实战能力更强。所以不要轻易丧失信心,坚持思考:“要怎么做得更好”,就能进步。
▌ 优势二:适用范围广
本身,数据分析能力是个底层能力,各种岗位,各类公司都有需求。特别是最近各行各业的数字化转型大潮,使得做数据的同学在业务上,技术上都多了很多公司和行业可以选择。
另一方面,互联网行业996普遍,与大型传统企业的数字化转型加深。一降一升,导致了去互联网公司参加内卷已不再是唯一出路。与其在小厂被欺压,苦苦熬着等头腾阿青睐的机会,不如考虑一下甲方(大型传统企业)/乙方(toB服务企业)的机会。
▌ 优势三:前途选择广
近年来,挂着“数据分析”或者“数据XX”旗号的岗位相当多,看得很多同学很糊涂。剥去各种稀里糊涂的概念。做数据的本质上就偏业务和偏技术两类:
偏业务:一般归运营、市场、销售部管,操作现成的数据产品或者在大宽表基础上写sql捞数,写ppt的时间比写代码时间多。
偏技术:般在IT部下边,或者有独立的数据小组/数据部。都在写代码,偶尔ppt。大公司里数仓、数据治理、BI、分析、建模分得很清楚。小公司里,很有可能啥都自己干。
数据分析工作刚好处在业务和技术的交叉点上,因此选择机会可能性非常多(如下图)
所以,理论上数据分析师想转行的话,往哪个方向都能成功。怕就怕,犹豫不决,方向不坚定,业务上只懂个皮毛,技术上又不肯深入,那就神仙都难帮了。或者两头都想兼顾,结果无一特长,空成为做题家。想转,就坚定地向一个方向行动吧。
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转业务线的机会
数据分析能不能转业务?
答:可以!
如果你不想向程序员方向发展,想利用分析能力,谋求更好的业务岗位,就能考虑走这个线路。但要注意:业务部门也是分种类的,有四个类型(如下图)
四类业务部门里,最容易立功、最有权力的就是策略类岗位,一个会员体系或者年度大促项目做好,升职加薪就在眼前了。而策略类是和数据分析最接近的岗位,数据分析师们只要补充策略类工作的业务知识,转岗很轻松,也很容易出成绩。
其他三类的核心能力与数据分析距离较远,硬转的话优势不突出。但有意思的是,随着线上投放占销售比例的提高,渠道运营、销售运营、流量买手等岗位也需要用到分析能力。
转业务的最大好处,就是能吃公司的增长红利。公司在高速增长期,给到策略类和执行类岗位的薪资与奖金都是非常丰盛的,有相当多的数据转这两类业务的同学,随着公司的成长捞的盆满钵满,值得期待哦。
近年来有些新鲜名词,可本质上是旧瓶装新酒,比如:
只要掌握了岗位的本质,就很容易识破其中玄机,找到晋升机会。
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转技术线的机会
数据工作向技术转,这一点很多同学都知道。
1、转大数据开发方向:大数据工程师
2、转算法方向:算法工程师
3、转产品方向:数据产品/BI工程师
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纯数据的机会
● 组织架构决定纯数据的成长空间
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评定机会的方法
1、个人资历、能力、兴趣