大数据分析工程师在互联网行业中处于什么地位?

大数据分析在互联网行业中更多是属于通用技能，即使你不做大数据分析工程师，不管你是做产品、运营、研发，还是项目、管理，基本上都需要掌握大数据分析技能。而且这是大趋势，市面上大多数的数据分析都是比较低级的业务分析工作，不需要专门设立新的分析岗位来负责，交给产品、运营的人做就行了;比较高级的数据分析工作，比如业务决策等还是比较少的，目前来说整个大数据分析工程师行业的专业深度还不够深。如果你说的是大数据分析工程师的地位，那就要先分一下类，企业中的大数据分析工程师为运营和研发两种角色。

如果是运营类，大数据分析工程师都有前提目标，分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等，这些一般是不设专岗，往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。当然，如果公司组织结构很大，不排除单独设立，这时候需要你具备熟练操作大数据分析工程师工具、如mySQL、spss、python，甚至是报表呈现。

另外一个就是就是研发型大数据分析工程师，一般就是据业务需求做数据埋点、监测，数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析工程师、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。

其实造成大数据分析工程师地位不高的主要原因，就是不认同和价值缺失。我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据，而且大数据分析工程师的价值其实很难表现出来，领导不认同，同事不认同，甚至连自己都不认同，甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值，这种情况在企业中非常常见，做大数据分析工程师的人基本都会转做管理和运营。

这一方面是整个大数据分析工程师行业的大环境造成的，另一方面也是因为个人的发展有瓶颈，大数据分析工程师行业这几年吸引了太多人涌了进来，水平又都参差不齐，企业又都盲目做大数据分析工程师，趋之若鹜，你说这里面掺的水分能少吗?综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。