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
4
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