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聊聊数据分析的前景

 1 year ago
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聊聊数据分析的前景

释放双眼,带上耳机,听听看~!
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编辑导语:经常有人会玩:数据分析工作有什么发展前景呢?本篇文章以问答的形式详细的介绍了数据分析的前景,感兴趣的小伙伴们快来一起看看吧~

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经常有同学问:数据分析工作的发展前景。今天一篇文章系统解答一下,大家坐好扶稳,马上发车哦!

问:做数据分析有前途吗?

问:那为啥我感觉不到?!

答:因为“数据分析”四个字下边,挂羊头卖狗肉的多。最经典的,就是每天导出excel表,然后做个“同比、环比”ppt的数据分析专员。名为数据分析,实则就是普通文员。

问:对对对!我就是这种excel专员,我还有前途吗?

答:当然有。前途就是努力学习sql取数、python、PowerBI等工具,然后熟悉下自己整理的excel字段的业务含义(一般都是销售日报、客服日报之类)。跳一下槽就好了。

问:那么,什么样的公司有前途一点?

答:以下3个条件,满足一个的都能考虑,满足2个更好,3个就最好了

  1. 公司业绩处于上升期,不断扩编
  2. 有独立的数据部门/数据小组
  3. 有专业数仓,能自己写sql提数

因为只有小公司才瞎胡咧咧,问什么“数据分析有没有用”。

在大公司,数据就是工作的水和空气,是基本条件。数据部门是基础服务部门,只要公司持续发展,就会持续招人。

进一个有数据团队的公司,能保证自己稳定积累2~3年能力,以后再去一线大厂或者去其他公司自己组建团队,都有底子了。后边的路就顺了。

问:好像要求有点高!如果条件1不满足,下降期公司能去吗?!

答:如果是“瘦死的骆驼比马大”型下降,是可以考虑的。

比如这两年很多传统企业都发展受阻,业绩下滑。但是这些传统企业依然在努力做线上渠道,在扩充数据团队,这种情况是可以去的。

一来,可以学习一些基础知识,比如传统企业的渠道管理、商品管理,比所谓“新零售互联网”要成熟很多。二来,有机会锻炼一下能力。又不是干一辈子,积累一些经验就可以再考虑换了。

至于有些公司,本身就不咋地,再发展不行,就别去填坑了……

问:如果条件2不满足,可以考虑吗,比如挂在业务部门的数据分析师?

答:去了肯定过得没那么舒服,但不代表要拒绝。

一个典型的不好拒绝的,就是某些大厂,会把数据分析挂在算法/产品部门下边。给算法开发打下手。

很多人一看“大厂”+“算法”,立马心潮澎湃就过去了。

结果去了发现:策略产品经理提需求,算法负责实现,数据分析就是每天无休无止的写sql拉各种数,做个ABtest要分500多个维度拆解差异。虽然钱还是有,但是加班强度和郁闷程度都是很高的。

另一个典型不好拒绝的,就是某些跨境电商公司,待遇给得很好,但是挂在运营下边,每天研究亚马逊、tiktok、Google广告之类。

这种干一段时间,涨涨底薪是可以的,干多了,能力会越来越偏运营,再找数据分析师工作会很麻烦的。

如果是一个小厂子,待遇一般,去了搞什么客服排班、新媒体数据分析之类不入主流的工作,那就直接拒掉吧,没啥损失,去了又学不到东西又没钱。

问:如果条件3不满足,可以考虑吗,特别是有些新团队。

答:只要岗位在IT部门,且IT部门不是散装团队,有一定规模(20+人头),都可以考虑。毕竟事情都有个从0到1的过程的。岗位在IT团队能确保自己不落单。最怕的是IT团队是草台班子,或者这个岗位压根就是业务部门招的,又没有专门的数仓,让你自己从各种平台捞数……估计每天烦都能烦死。

更糟糕的是,骑自行车的本事,开汽车时用不上。很多散装小团队以“能学东西”为名义忽悠人,可真到面试大公司的时候才发现根本没用,专业度才是第一位的。

问:上边没看到讲传统企业与互联网企业的区别呀?关系大吗?

答:其实传统企业,只要不是那种领域很窄的,比如装备制造业、化工等等,都可以考虑。

一来,在商品管理、店铺管理、外呼管理、地推团队管理上,一个历史悠久的传统企业积累的经验,远远不是这两年的新冒出来的“新零售”互联网公司能比的。可以积累一定经验。

二来,互联网与传统的差异,在数据上主要体现在埋点+用户行为分析上。如果传统企业也有自建的电商渠道,也有做埋点,其实差异就没那么大了。

特别是,这两年互联网在退潮,大厂裁员,小厂关门情况很多,不见得对所有人都是好赛道。

所以还是看具体岗位+薪资,只要岗位薪资过得去,还是可以考虑的。

问:那做数据分析的终点是啥?

答:能在大厂混一个数据部门组长/总监就差不多了。

注意!数据分析岗不太适合创业。传统公司创业的都是销售,手里有客户;互联网公司创业的很多是知名的产品,因为和投资人熟,对整个开发过程熟悉。数据工作本质是个手艺活。

问:那我不想干数据了,还能干啥?

答:如果不想废弃数据技能,业务上和数据比较近的,都是策略类工作,比如用户运营、商品管理、策略产品,这些可以在补充专业知识后转过去。技术上直接干大数据开发就好了。

最后一问:为啥上边没给标准,比如从业1年年薪百万,从业5年创业30岁身价过亿?

答:这些本身就是忽悠人的玩意,想看薪资标准自己去BOSS直聘/拉勾网搜哈。

要特别强调的是:冷暖自知。生活不是考试,没有标准答案,薪酬也不是考试成绩,没必要相互攀比。

就像很多人看不上外包工作,可如果你看到一个之前月薪5K的表哥,努力成为一名1.5w月薪的sql boy之后有多喜悦,你也会有另一番评价。

有些人自己学历高、经验多,就“为何不食肉糜”的抨击别人不努力,不去卷大厂,这是非常错误的。

不同人起点不同,能努力找到适合自己的方向才是最重要的。

本文由@接地气的陈老师 原创发布于运营派,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议


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