數(shù)據(jù)分析師，崗位真相最全解析！
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2024-05-13 19:50
很多同學(xué)希望加入數(shù)據(jù)之路，很多同學(xué)想在數(shù)據(jù)上更上一層樓。可是，你真的知道，企業(yè)口中的“數(shù)據(jù)分析師”是啥玩意嗎？有經(jīng)驗的老鳥都切身體會過，在數(shù)據(jù)分析師的名字下，隱含了大量亂七八糟的情況。
很多企業(yè)壓根就沒有正確的認識和清晰的規(guī)劃，反正只要是搞數(shù)據(jù)，就叫個“數(shù)據(jù)分析師”?；蛘呓小皹I(yè)務(wù)/策略/運營/戰(zhàn)略/用戶分析師”，看起來和數(shù)據(jù)分析有關(guān)系，實際情況千奇百怪。如果不識別清楚，很有可能一腳踏坑里，被坑得叫苦不迭，原本對數(shù)據(jù)之路充滿憧憬，進門一看“什么玩意”！。今天我們系統(tǒng)解析一下。
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從數(shù)據(jù)來源說起
企業(yè)數(shù)據(jù)有四大常見來源：
● 行業(yè)數(shù)據(jù)：行業(yè)情況、宏觀數(shù)據(jù)，一般是第三方提供
● 用戶數(shù)據(jù)：直接發(fā)問卷，調(diào)研用戶/門店/經(jīng)銷商情況
● 外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)：比如經(jīng)營天貓店、亞馬遜等平臺，平臺數(shù)據(jù)
● 內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)：企業(yè)自身交易系統(tǒng)、ERP、CRM、網(wǎng)站、APP記錄數(shù)據(jù)
這四種數(shù)據(jù)來源，對應(yīng)的是完全不同的四個方向：
▌ 行業(yè)研究線：行業(yè)數(shù)據(jù)→行業(yè)研究→戰(zhàn)略/策略方向。一般只有對行業(yè)政策敏感的行業(yè)，比如銀行、證券，大型集團總部才設(shè)專職崗位做這個，對應(yīng)行業(yè)研究線。行業(yè)研究線完全不需要開發(fā)技能，關(guān)鍵是：你對行業(yè)懂多少?？此崎T檻低，實際上這些大企業(yè)本身招人條件，都過濾掉很多人了。
▌ 市場調(diào)研線：問卷/訪談→市場調(diào)查→營銷/設(shè)計方向。市場調(diào)研在快消、零售、連鎖店、耐用品設(shè)計等傳統(tǒng)企業(yè)非常流行和成熟。在大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有可能有用研中心，但小互聯(lián)網(wǎng)公司估計產(chǎn)品經(jīng)理和運營自己就稀里糊涂干了。這一條線完全不需要開發(fā)技能，關(guān)鍵是：問卷設(shè)計、訪談設(shè)計、資料總結(jié)這些調(diào)研相關(guān)的經(jīng)驗。
▌ 平臺運營線：使用平臺→整理報表→運營建議。這一類經(jīng)常叫“淘寶/亞馬遜/電商數(shù)據(jù)分析”或者叫“銷售分析”“供應(yīng)鏈分析”之類。這些就是我們俗稱的“表哥表姐”每天主要的任務(wù)就是從某個系統(tǒng)導(dǎo)出excel表，然后整理一個新的excel表。至于看得懂看不懂這個excel，完全看業(yè)務(wù)能力，跟技術(shù)操作沒啥關(guān)系。
▌ 數(shù)據(jù)開發(fā)線：內(nèi)部系統(tǒng)→數(shù)據(jù)倉儲→數(shù)據(jù)模型/數(shù)據(jù)中臺→數(shù)據(jù)產(chǎn)品（BI）。這一條線，才是目前市場上熱烈追捧的技術(shù)線路。但注意，這里實際上對應(yīng)的是好幾種技術(shù)能力，不是一路打通下來的。在稍微有點規(guī)模的公司，這里對應(yīng)的也是好幾個崗位，不是一個人通吃。至少數(shù)倉一定有專門的人做。然而經(jīng)常有企業(yè)把這些混在一起，都叫“數(shù)據(jù)分析師/數(shù)據(jù)工程師”結(jié)果自然是搞得新人頭暈?zāi)X脹。
數(shù)倉、建模、BI、甚至取數(shù)，深入下去都有大量技術(shù)知識要學(xué)。并且從業(yè)越深入，交叉領(lǐng)域越多。單一的技能適應(yīng)能力會非常局限。
現(xiàn)在的網(wǎng)紅課程往往喜歡把excel，sql，python打包，叫“數(shù)據(jù)分析師”，把hadoop叫“大數(shù)據(jù)工程師”，把excel，sql，tableau打包，叫“商業(yè)分析師”，把sklearn調(diào)個參，叫“人工智能工程師”。給幾個數(shù)據(jù)集讓用戶跑，其實極大簡化了真實工作場景，對于應(yīng)對初級的、基礎(chǔ)類取數(shù)（俗稱查數(shù)姑的小姑娘）是可以的，再深入就得掂量掂量斤兩了。
還有一類很特殊，叫：“高級分析”。有些公司會在業(yè)務(wù)部門插一個“高級分析”之類。這個位置給得等級高、工資高、但不帶人，直接對某個業(yè)務(wù)大佬匯報。這些崗位雖然可能叫“高級策略分析師”“高級戰(zhàn)略分析師”“高級運營分析師”之類的，可本質(zhì)上要的是業(yè)務(wù)能力。沒有做過總裁辦的工作，沒有制定過戰(zhàn)略規(guī)劃，沒有實戰(zhàn)運營能力，是幾乎沒可能勝任的。而且越是面對大佬，被直接秒殺的概率越大。
以上五類都是和數(shù)據(jù)有關(guān)工作，如果企業(yè)區(qū)分清晰，就會有五個不同方向崗位出來。在數(shù)據(jù)開發(fā)方向，還有具體技術(shù)類型的差異。在業(yè)務(wù)上會有明確的業(yè)務(wù)類型差異。然而這是理想狀況。更多的情況是：把這些玩意通稱“數(shù)據(jù)分析師”“商業(yè)分析師”。結(jié)果引來各種混亂。
2
混亂的根源，在這里
理論上，最理想的狀態(tài)是：
● 數(shù)據(jù)開發(fā)五條線齊全（數(shù)據(jù)倉儲、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理）并且歸屬IT管理
● 市場調(diào)研、行業(yè)研究統(tǒng)一管理，并且歸屬市場部或戰(zhàn)略發(fā)展部，歸業(yè)務(wù)管理。
● 所有業(yè)務(wù)分析都不該單獨設(shè)崗位，做事情的人自己就得有分析能力
這樣分工清晰，各自工作、匯報、晉升，路線很清晰，能最大化發(fā)揮作用。理論是美好的，現(xiàn)實是殘酷的。這樣的架構(gòu)，對企業(yè)有很多要求：
● 企業(yè)規(guī)模夠大
● 領(lǐng)導(dǎo)對數(shù)據(jù)來源、生產(chǎn)、作用非常清楚
● HR對數(shù)據(jù)來源、生產(chǎn)、作用非常清楚
● 企業(yè)分工職責(zé)很清楚，相互不打架
● IT部門得到足夠尊重，有足夠投入
● 業(yè)務(wù)部門有足夠能力解讀，應(yīng)用數(shù)據(jù)
● 領(lǐng)導(dǎo)們各司其職，相互配合
● 領(lǐng)導(dǎo)們對發(fā)展目標(biāo)有清晰認知
你會發(fā)現(xiàn)，以上8個條件經(jīng)常不存在。
初級問題：
● 企業(yè)規(guī)模不夠大，需要一人干一堆事
● 領(lǐng)導(dǎo)自己稀里糊涂：“不就是個數(shù)據(jù)嗎，一個人不夠？搞倆人？”
● HR小妹稀里糊涂：“需要熟悉Python，R，SPSS，EXCEL工具
是滴，你會發(fā)現(xiàn)招聘時候，凡是寫：“需要熟悉Python，R，SPSS，EXCEL工具”的，基本都是只要EXCEL，招聘要求里有SPSS的基本都是HR小妹妹不懂行百度來的用人要求。這樣自然容易把各種崗位混為一談，最后招來的人貨不對板。
中級問題：
● 運營/市場/推廣不滿IT工作效率慢，想自己招個人取數(shù)
● 運營/市場/推廣的人沒能力解讀數(shù)據(jù)，找個小弟來碼Excel表
● IT內(nèi)部管理混亂，被人要數(shù)要著急了，招個人取數(shù)
● IT部門投入不足，反正數(shù)據(jù)相關(guān)的，來個人全干了
這種情況下，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)掛著“數(shù)據(jù)分析師”頭銜，實際上就會打雜的，每天無休無止的碼excel表，無休無止跑sql，各種亂七八糟的IT問題也會塞過來處理，真干了，叫苦不迭的就是這些同學(xué)，慘呀。
高級問題：
● 業(yè)務(wù)部門覺得“大數(shù)據(jù)好厲害”，我要來個懂“大數(shù)據(jù)”的人幫我解決引流、賣貨、選品、促活等問題
● 業(yè)務(wù)部門覺得“我們的IT都不會用數(shù)據(jù)，我要個用數(shù)據(jù)的高手！”
● IT部門覺得“老板真喜歡數(shù)據(jù)中臺”，我要做個數(shù)據(jù)中臺，管它做了干什么。
這種情況下，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)一個小哥/小妹開開心心去面試，結(jié)果去了也不知道自己干啥，績效方向不明，業(yè)務(wù)的領(lǐng)導(dǎo)一直在抱怨自己“沒有有價值的產(chǎn)出”，IT的領(lǐng)導(dǎo)總讓自己做“中臺”“模型”結(jié)果到底模了個啥也不知道。最后不了了之，明年被掃地出門。本質(zhì)上，不是自己不能干，而是老板們自己沒想清楚。
3
如何摸清“這個數(shù)據(jù)分析師在說啥”
以下幾個關(guān)鍵問題，可以直接問：
先問：部門歸屬開發(fā)、還是業(yè)務(wù)
如是IT部門，繼續(xù)問：
● 是否有獨立數(shù)據(jù)部門
● 數(shù)倉，ETL有沒有人做？
● 是否有明確的數(shù)據(jù)產(chǎn)品？
● 數(shù)據(jù)中臺/用戶畫像/數(shù)據(jù)模型，有沒有明確的應(yīng)用場景？
如是業(yè)務(wù)部門，繼續(xù)問：
● 分析的數(shù)據(jù)是（調(diào)研、內(nèi)部系統(tǒng)、平臺、第三方）
● 匯報的領(lǐng)導(dǎo)是（專職的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)還是某個業(yè)務(wù)線領(lǐng)導(dǎo)）
● 需要自己提數(shù)/有IT支持
● 領(lǐng)導(dǎo)口中的：“深度分析”是什么場景（或者自己舉幾個例子，看看對方滿意不滿意）
4
機遇與挑戰(zhàn)，從來都是并存的
我們都希望能入職一個架構(gòu)齊全，分工合理，目標(biāo)清晰的公司，所以可以在了解崗位的時候，多做一些工作。但是，崗位不清晰，也不代表著完全沒機會：
● 架構(gòu)不清晰：自己能做出一片天地
● 目標(biāo)不明確：想辦法結(jié)合業(yè)務(wù)做出成績
● 崗位很基礎(chǔ)：平臺大的話能給職業(yè)生涯鍍金
● 業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)有期望：做好了就能高升
● 或者干脆，自己想先換個行業(yè)/換個崗位，只要不太差就先干著
從來風(fēng)險都是和機會并存的，成功從來都屬于能力強的人，所以也不用因為有風(fēng)險而膽戰(zhàn)心驚。只是，要做好對應(yīng)的準備。包括技術(shù)上準備，心理上準備。
很多同學(xué)是萌萌噠抱著“學(xué)習(xí)”的心態(tài)，結(jié)果進了架構(gòu)不全，職責(zé)不清，目標(biāo)不明的公司，結(jié)果自然被虐得出血了。同樣的人，進野外就得兇猛，進廟堂就得謙卑，根據(jù)具體場景選擇方法，才能走的最長遠。
作者著作
▊《商業(yè)分析全攻略：用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題（全彩）》
接地氣的陳老師 著
商業(yè)分析的底層邏輯
跟接地氣的陳老師學(xué)數(shù)據(jù)分析
商業(yè)分析有用嗎？當(dāng)然有用！商業(yè)分析是行走職場、創(chuàng)業(yè)啟航的一項必備技能。
作者結(jié)合自己多年的工作經(jīng)驗，用生動的語言介紹如何用數(shù)據(jù)分析解決商業(yè)問題。
本書分為6 篇，共17 章，其中第1 篇是概念篇，講述商業(yè)分析的基本概念；第2 篇是基礎(chǔ)篇，講述如何用基礎(chǔ)的分析方法評估企業(yè)經(jīng)營狀況；第3 篇是進階篇，講述如何構(gòu)建分析體系解決較復(fù)雜的問題；第4 篇是高階篇，講述如何應(yīng)對復(fù)雜的商業(yè)難題；第5 篇是基礎(chǔ)實踐篇，通過案例講述如何解決更復(fù)雜的商業(yè)問題；第6 篇是高階實踐篇，通過案例講述如何解決商業(yè)分析中的疑難雜癥。
本書的講解思路是層層遞進的，從簡單場景到復(fù)雜場景，從基礎(chǔ)的方法到復(fù)雜的方法。因此，無論讀者是否有數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)和經(jīng)驗，都建議從頭開始閱讀，這樣可以一步步提升認知，更快地掌握商業(yè)分析的方法。
全書近500頁彩印
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發(fā)布：劉恩惠
審核：陳歆懿
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