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真不是只有數(shù)據(jù)分析!數(shù)據(jù)方向7大崗位盤點(diǎn)

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真不是只有數(shù)據(jù)分析!數(shù)據(jù)方向7大崗位盤點(diǎn)

來源:古牧聊數(shù)據(jù)

開局一張圖?

真不是只有數(shù)據(jù)分析!數(shù)據(jù)方向7大崗位盤點(diǎn)

今天這篇是個大匯總,因?yàn)槊糠甏呵镎芯蜁泻芏嘧x者朋友私信問我數(shù)據(jù)分析太卷了怎么辦?也有很多1-2年的數(shù)據(jù)分析感覺崗位價(jià)值太低想跳槽不知道還能干什么?我都會感嘆數(shù)據(jù)方向的求職選擇信息gap,所以我把自己知道的整理一下,有偏頗的地方大家就辯證的看。我做個拋磚的,讓大家有一個討論的基礎(chǔ),真理總是越辯越明的嘛~

1. 數(shù)據(jù)方向崗位都有哪些

真的不是只有數(shù)據(jù)分析,也不是只有帶「數(shù)據(jù)」倆字的才是

有些崗位特別「數(shù)據(jù)」,是內(nèi)環(huán):數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)工程、策略產(chǎn)品、數(shù)據(jù)產(chǎn)品

有些崗位不太「數(shù)據(jù)」,是外環(huán):數(shù)據(jù)運(yùn)營、經(jīng)營分析、商業(yè)分析

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2. 體系化理解上述崗位定位

零散的介紹無益于理解,我們可以按照數(shù)據(jù)的流向來對號入座理解上述各個崗位。有些崗位會橫跨多個環(huán)節(jié),有些崗位會固守一個環(huán)節(jié),但并不會因?yàn)榭绲亩嗑透?,但確實(shí)有個趨勢叫「全?!埂晕⒔忉屜虏煌h(huán)節(jié)的意思:

「數(shù)據(jù)獲取」比如app埋點(diǎn),把數(shù)據(jù)收集上來;

「數(shù)據(jù)存儲」比如數(shù)據(jù)倉庫,簡單清洗后入庫存放;

「數(shù)據(jù)管理」比如數(shù)據(jù)治理,理順數(shù)據(jù)之間的關(guān)系等;

「數(shù)據(jù)加工」比如標(biāo)簽生產(chǎn),將原始數(shù)據(jù)按應(yīng)用場景做加工;

「數(shù)據(jù)分析」比如分析建模,效果評估、專題分析、上線模型;

「數(shù)據(jù)應(yīng)用」比如推薦策略,將數(shù)據(jù)直接自動化應(yīng)用在終端場景

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3. 深入理解不同崗位的優(yōu)劣

從大家求職選擇崗位的角度看,比較關(guān)心的應(yīng)該是這個崗位門檻要求高不高、面試卷不卷、入職后收入高不高、有沒有價(jià)值感、上升空間如何。我對應(yīng)的整理了門檻要求、供需比例、收入水平、價(jià)值感受、上升空間5個維度,對下面7個崗位先進(jìn)行一次整體的量化盤點(diǎn),然后再具體展開介紹:

ps1:每個維度都是滿分5分,分?jǐn)?shù)越高越好。比如供需比例5分表示供小于求,3分表示供需平衡,1分表示供大于求

ps2:分?jǐn)?shù)高低僅限于數(shù)據(jù)類幾個崗位之間比較,不涉及與非數(shù)據(jù)類其他崗位比較

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3.1. 數(shù)據(jù)工程

「一句話介紹」:數(shù)據(jù)方向需求量最大的技術(shù)工種

「日常工作內(nèi)容」:計(jì)算/存儲平臺的搭建/運(yùn)維、梳理數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和數(shù)倉搭建、報(bào)表或BI平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)施(含計(jì)算邏輯的落地與性能優(yōu)化)、業(yè)務(wù)臨時或定制需求支持(跑數(shù))

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)報(bào)表

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢是需求量大尤其是傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型就有很大缺口、可以鉆研技術(shù)有一定門檻、收入較高、跟人打交道相對少煩心事兒少;劣勢是距離一線業(yè)務(wù)很遠(yuǎn)、價(jià)值感低、有飛鳥盡良弓藏的風(fēng)險(xiǎn)、容易被甩鍋

「適合哪些人」:數(shù)據(jù)敏感、心細(xì)、沉穩(wěn)有耐心;認(rèn)可數(shù)據(jù)價(jià)值和帶來的成就感(與用戶產(chǎn)品看得見摸得到的成就感相差甚遠(yuǎn))

3.2. 數(shù)據(jù)分析

「一句話介紹」:供需比例嚴(yán)重失衡的、重要但價(jià)值感較低的綜合數(shù)據(jù)工種

「日常工作內(nèi)容」:數(shù)據(jù)處理、加工數(shù)據(jù)表、分析數(shù)據(jù)、上線數(shù)據(jù)模型

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:數(shù)據(jù)倉庫表、數(shù)據(jù)分析報(bào)告、數(shù)據(jù)看板、線上模型

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢比如需求量大、工作環(huán)境相對簡單穩(wěn)定;劣勢不少,比如加班多、思維固化、遠(yuǎn)離一線業(yè)務(wù)、發(fā)展空間有限、價(jià)值難衡量

「適合哪些人」:對數(shù)據(jù)分析有熱愛、邏輯性強(qiáng)、有一定數(shù)據(jù)專業(yè)背景、不那么學(xué)究的同學(xué)

「其他補(bǔ)充了解」:女生比例挺高的、全棧數(shù)分越來越多

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3.3. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品

「一句話介紹」:本質(zhì)是懂?dāng)?shù)據(jù)、會分析的toB產(chǎn)品經(jīng)理,有具象的產(chǎn)品作為產(chǎn)出

「日常工作內(nèi)容」:溝通需求、寫文檔、驗(yàn)收測試、匯報(bào)

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:需求文檔、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、調(diào)研分析報(bào)告

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢比如跟老板接觸機(jī)會多、產(chǎn)出顯性化、距離業(yè)務(wù)近;劣勢比如價(jià)值不容易衡量、容易被當(dāng)成工具

「適合哪些人」:懂?dāng)?shù)據(jù)懂分析甚至懂策略、有邏輯性、同理心較強(qiáng)、想做產(chǎn)品經(jīng)理的同學(xué)

「其他補(bǔ)充了解」:類型很豐富、未來很重要、定位不清晰

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3.4. 策略產(chǎn)品

「一句話介紹」:銜接算法和產(chǎn)品的橋梁,很多數(shù)分轉(zhuǎn)型的好選擇,也是產(chǎn)品經(jīng)理

「日常工作內(nèi)容」:溝通需求、寫文檔、分析數(shù)據(jù)、評估效果

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:需求文檔、調(diào)研分析報(bào)告、線上策略

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢比如門檻高、離業(yè)務(wù)近、價(jià)值容易衡量;劣勢比如夾在產(chǎn)品與算法之間

「適合哪些人」:懂分析、懂算法、愿意理解業(yè)務(wù)、有點(diǎn)極客風(fēng)的同學(xué)

「其他補(bǔ)充了解」:細(xì)分類型很多樣、很燒腦很全能

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3.5. 數(shù)據(jù)運(yùn)營

「一句話介紹」:既可以是運(yùn)營中的數(shù)據(jù)分析師,也可以是數(shù)據(jù)分析能力突出的運(yùn)營

「日常工作內(nèi)容」:數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建、數(shù)據(jù)跟蹤計(jì)算、效果評估分析、專題分析

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)分析報(bào)告、數(shù)據(jù)模型

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢是身處一線業(yè)務(wù)對需求理解的更透徹、分析的內(nèi)容更落地;劣勢是可能會陷入瑣碎的日常數(shù)據(jù)提取和報(bào)表統(tǒng)計(jì)需求中、對技術(shù)不會有多少提升

「其他補(bǔ)充了解」:相比數(shù)據(jù)分析師更落地,但這個崗位并不那么清晰、主流,經(jīng)常被兼職

3.6. 經(jīng)營分析

「一句話介紹」:復(fù)合了財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)背景的數(shù)據(jù)分析,常見于傳統(tǒng)行業(yè)

「日常工作內(nèi)容」:開會、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、寫報(bào)告

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:分析報(bào)告

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢是比較鍛煉復(fù)合能力、視角更接近老板視角;劣勢是大多在傳統(tǒng)行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等新興行業(yè)崗位較少、數(shù)據(jù)顆粒度較大導(dǎo)致弱化技術(shù)占比

「其他補(bǔ)充了解」:更多從企業(yè)財(cái)務(wù)、經(jīng)營視角分析數(shù)據(jù),從分析方法技術(shù)上看距離互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析師相差較大,數(shù)據(jù)量級也沒那么大,但視角不同更宏觀。在互聯(lián)網(wǎng)公司中,經(jīng)營分析有時候是商業(yè)分析的一個分支方向

3.7. 商業(yè)分析

「一句話介紹」:大老板的近衛(wèi)軍,相比數(shù)據(jù)更看重思維方法論

「日常工作內(nèi)容」:組織大家開會、調(diào)研訪談、寫匯報(bào)材料、分析經(jīng)營情況、做些戰(zhàn)略規(guī)劃

「具象產(chǎn)出內(nèi)容」:匯報(bào)材料、分析報(bào)告、調(diào)研報(bào)告

「崗位優(yōu)勢vs劣勢」:優(yōu)勢是距離大老板很近很近、掌握信息相對全局視野;劣勢是容易飄在上面不太落地、發(fā)展路徑略單一、初級階段瑣事比較多

「其他補(bǔ)充了解」:最佳路徑就是空降去某個業(yè)務(wù)做負(fù)責(zé)人,從中央軍師變地方部隊(duì)長。在互聯(lián)網(wǎng)公司中,商業(yè)分析有時候會細(xì)分成經(jīng)營分析和戰(zhàn)略兩個方向。隨著各大廠中臺化的解體,越來越多商分下放到業(yè)務(wù)中,會讓很多原本期待高屋建瓴高舉高打的同學(xué)有較多不適應(yīng)

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4. 繼續(xù)疊加行業(yè)領(lǐng)域的差異

4.1. 互聯(lián)網(wǎng)vs金融/電信vs傳統(tǒng)行業(yè)

其實(shí)職業(yè)選擇不僅僅是崗位選擇,更多是行業(yè)的選擇,可以通過下表了解上面介紹過的不同崗位在不同行業(yè)的現(xiàn)狀

為了便于盤點(diǎn)對比,我按照行業(yè)的數(shù)字化程度做了簡單的3個歸檔,其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體對數(shù)據(jù)的應(yīng)用是最全面深入的、緊接其后的是金融/電信行業(yè)、最后是眾多傳統(tǒng)行業(yè)。雖然在傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)部不同領(lǐng)域的公司在數(shù)字化程度上也有差異,但整體來看方差不大

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4.2. 降本增效vs開源變現(xiàn)

除了行業(yè),在選擇崗位的時候也要考慮到它是更多給企業(yè)掙錢的還是省錢的。有個人性上的弱點(diǎn)和盲區(qū),就是省錢的沒有賺錢的感知高,所以能選掙錢的肯定還是別選省錢的!從這個角度我們模擬上圖也做個表格看看

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5. 作為過來人的選擇建議

我們上面羅列了那么多信息,綜合來說就是希望大家能結(jié)合行業(yè)情況、崗位要求、自身能力性格等多種因素,給自己在這些格子里找一個最適合的

喜歡很重要,但很多時候大家的喜歡是處于對某個崗位的幻想。比如很多同學(xué)對數(shù)據(jù)分析師都以為是用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù),但實(shí)際工作中并非如此,該崗位存在感比較低,做決策的還是人。所以選擇崗位的時候也可以破除幻想,走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

再有就是網(wǎng)上很多對行業(yè)的誤導(dǎo)性信息,比如現(xiàn)在加入互聯(lián)網(wǎng)就是49年加入國軍?我很難完全認(rèn)同,因?yàn)閷ξ覀兠總€人而言,我們當(dāng)下就需要一個較好的環(huán)境和收入,我們沒法用今天換取10年之后的未來,尤其是這個未來還是概率性的。所以抓住每一個當(dāng)下,在下一次浪潮來臨之前即是轉(zhuǎn)換賽道,才是普通人切實(shí)可行的操作

我建議大家在遵從自己的喜好以及客觀條件基礎(chǔ)的同時,多多找對的人請教匹配的問題

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okk,希望這篇匯總就可以一勞永逸的解決類似的數(shù)據(jù)領(lǐng)域崗位選擇問題啦~

看完覺得寫得好的,不防打賞一元,以支持藍(lán)海情報(bào)網(wǎng)揭秘更多好的項(xiàng)目。

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