数据分析师岗位解析
- 原创经验
- |
- 更新：
- |
很多同学希望加入数据之路，很多同学想在数据之路上更上一层楼。可是，你真的知道，企业口中的“数据分析师”是啥玩意吗?有经验的老鸟都切身体会过，在数据分析师的名字下，隐含了大量乱七八糟的情况。
很多企业压根就没有正确的认识和清晰的规划，反正只要是搞数据，就叫个“数据分析师”。或者叫“业务/策略/运营/战略/用户分析师”，看起来和数据分析有关系，实际情况千奇百怪。如果不识别清楚，很有可能一脚踏坑里，被坑的叫苦不迭，原本对数据之路充满憧憬，进门一看“什么玩意”!。今天我们系统解析一下。
从数据来源说起
-
行业研究线：行业数据→行业研究→战略/策略方向。一般只有对行业政策敏感的行业，比如银行、证券，大型集团总部才设专职岗位做这个，对应行业研究线。行业研究线完全不需要开发技能，关键是：你对行业懂多少。看似门槛低，实际上这些大企业本身招人条件，都过滤掉很多人了。
-
行业研究线：行业数据→行业研究→战略/策略方向。一般只有对行业政策敏感的行业，比如银行、证券，大型集团总部才设专职岗位做这个，对应行业研究线。行业研究线完全不需要开发技能，关键是：你对行业懂多少。看似门槛低，实际上这些大企业本身招人条件，都过滤掉很多人了。
-
平台运营线：使用平台→整理报表→运营建议。这一类经常叫“淘宝/亚马逊/电商数据分析”或者叫“销售分析”“供应链分析”之类。这些就是我们俗称的“表哥表姐”每天主要的任
-
数据开发线：内部系统→数据仓储→数据模型/数据中台→数据产品(BI)。这一条线，才是目前市场上热烈追捧的技术线路。但注意，这里实际上对应的是好几种技术能力，不是一路打通下来的。在稍微有点规模的公司，这里对应的也是好几个岗位，不是一个人通吃。至少数仓一定有专门的人做。然而经常有企业把这些混在一起，都叫“数据分析师/数据工程师”结果自然是搞得新人头晕脑胀。
-
有些公司会在业务部门插一个“高级分析”之类。这个位置给的等级高、工资高、但不带人，直接对某个业务大佬汇报。这些岗位虽然可能叫“高级策略分析师”“高级战略分析师”“高级运营分析师”之类的，可本质上要的是业务能力。没有做过总裁办的工作，没有指定过战略规划，没有实战运营能力，是几乎没可能胜任的。而且越是面对大佬，被直接秒杀的概率越大。
注意事项
-
以上五类都是和数据有关工作，如果企业区分清晰，就会有五个不同方向岗位出来。在数据开发方向，还有具体技术类型的差异。在业务上会有明确的业务类型差异。然而这是理想状况。更多的情况是：把这些玩意通称“数据分析师”“商业分析师”。结果引来各种混乱。
从来风险都是和机会并存的，成功从来都属于能力强的人，所以也不用因为有风险而胆战心惊。只是，要做好对应的准备。包括技术上准备，心理上准备。很多同学是萌萌哒抱着“学习”的心态，结果进了架构不全，职责不清，目标不明的公司，结果自然被虐的出血了。同样的人，进野外就得凶猛，进庙堂就得谦卑，根据具体场景选择方法，才能走的最长远。
