0-3年新人数据分析师职业规划指南

关于0-3新人数据分析师职业规划应该怎么做,其实很多的数据分析师都对这个方向上的职业规划不是很明了,但是我感觉很多问题其实都还是共性比较大,所以今天整理出来现阶段的个人看法,供大家参考。
0-3年新人数据分析师职业规划指南

【目标受众】

有一定数据基础,马上要进入数据方向岗位的新人,比如校招的;已经进入数据方向岗位,但对现状不满意,想谋求改变的。

【核心建议】

从企业数字化发展的进程来看,推荐数据产品岗位,尤其是应用层的数据产品。其他岗位如数据分析、数据仓库研发、数据运营等,尽量作为过渡;策略产品最后单独说。

【具体理由】

1,从企业数字化发展的角度看,劳动密集和基础建设都是过渡状态

很多职业规划建议都是从岗位的核心竞争力来分析的,但有个误区,岗位是否需要是由企业说了算的,企业有需求就会需要这个岗位,没需求了你竞争力再强,这个岗位也没了,你只能凭借能力转换赛道

所以换个视角,想想眼下很多数据岗位企业为啥需要,会是一个有帮助的方式。同时,企业对岗位的需求也要结合企业的发展阶段,不同阶段要的东西不一样
在我看来,目前我国互联网行业大部分公司在数字化上,基本还停留在前期,主要是打基础补功课!只有少部分大厂进入了中期,开始探索应用数据降本提效or创造价值
具体来看,很多公司目前在数据岗位最需要的,不外乎就是能人肉跑SQL提取数据进行统计分析的数据分析师,能够把数据上收后妥善安置清晰管理的数据仓库工程师,和能设计埋点方案规范上收数据的分析师or工程师or数据产品。你看哈,基本就是数据的中上游几个环节,获取、管理、分析
这个前期的特点就是:我要先有!所以很多工种都是堆人力,尤其是数据分析师哈,就是劳动密集型的数据工人,天天大量时间做着数据提取的工作,真正的分析和建议并不多。类似的包括数仓开发,也是早期做基建的时候需要大批人力,大干快上,不过后期数据基础都成型了,也就不需要那么多人了
这里必须要额外提一句哈,很多朋友都听说一句话:数据驱动业务(企业)。但我想说你可别解读偏了,是数据驱动没错,但不是数据分析师驱动。真正的含义是:有些人负责整理数据并对数据进行适当的、合理的解读,而最后的决策还是交给人来做,数据是一个很重要的辅助措施
那么问题来了,企业的这个阶段会一直持续么?肯定不会!那么当这个阶段过去了,还需要那么多的劳动密集型岗位从业者么?可能大概或许是不需要了吧?~如果城市里楼都盖起来了,应该也就不需要那么多建筑民工了,剩下的就是维修保养,以及看看怎么提升效率了
提升效率靠什么?靠制度、靠规范,也要靠自动化、产品化。所以势必迎来的一个阶段就是用机器来取代人,but互联网公司没有机器人,所以这里的机器指代的产品,尤其是数据产品

2,开源>节流,营收变现>降本提效

虽然是自动化、产品化,但也要有所选择和侧重。从人性的角度来看,省钱就是没有挣钱来的爽,对咱们个人来讲是这样,对企业决策人员来讲也是同样

所以如果你选择数据产品方向,那么你只是走对了一步,因为数据产品里面还有不同的细分,简单高效的归类可以分成基础层、中间层和应用层:
基础层就是做数据获取、清洗、存储、管理的,典型的比如数据仓库、埋点平台。这种产品很关键,可以提升效率,但属于一锤子买卖,容易兔死狗烹鸟尽弓藏,你懂吧~
中间层就是做数据加工、理解、分发的,典型的比如画像标签、数据中台、包括BI我也觉得是这一层的。这种产品吧很难做,因为对人员的素质能力要求高,但同时价值产出又不大,因为在中间夹着嘛,经常两头背锅、上下支撑;
应用层就是做数据的分析、应用的,典型的比如各种营销工具、DMP、策略平台。这块很好,因为能直接带来钱,钱就是价值的最直接衡量。而且国内经常做基础和中间层,往往容易跟应用脱钩(联想大学教育),所以有机会多知道一下怎么应用,对你学习理会基础更有帮助!
从数据产品的这种分层介绍来看,有机会的话,我还是会比较建议大家选应用层的数据产品,直接投身到应用中,让结果带动你思考,以终为始不香么?~

3,能挣钱的成熟业务才真的需要数据驱动

补刀一下行业or业务的选择,互联网发展到现在,挣钱的方式不外乎就是电商、游戏、广告,未来maybe能拓展出toB服务?

上面分析到,要尽量走到前面,找那些能用钱来证明自身产品价值的地方。那自然也就需要擦亮眼睛,找那些真正能稳定挣钱的业务是吧,就是上面这三个半了
如果你担心互联网未来走下坡趋势,那你也可以提前布局,看看横跨互联网and传统行业的岗位方向,比如广告和toB。即便是很多传统行业的公司,每年的广告预算也少不了,这里不是让你去4A广告公司哈,那是乙方,这里是想让你看看有没有机会去甲方公司做广告,尤其是数字化营销(线上广告)。比如你去了有钱的汽车大厂、护肤品大牌、快消零售巨头,都还是可以的。当然前提是你从哪儿去?以及选择什么时间节点去?你自己也想想看~
toB虽然尚未明朗,但政策面是很鼓励的,不明朗的部分主要在互联网公司们还没学会怎么伺候人,毕竟靠服务挣钱不是容易事儿。但toB业务的过程中,你也可以接触到很多传统行业的大公司,可以帮你提前去了解一下他们的情况和思路,避免一直局限在互联网这片小天地里

4,策略产品也挺好,就是容易被挤压

当前这个岗位还是很被需要的,因为让算法工程师做产品,很难;同样,让产品经理理解算法,也不容易。但以我浅薄的感知来看,这个岗位始终是处于算法和产品的夹击之下的:

一个有业务sense的算法研发,会经常向上张望,考虑算法怎么能在不同的场景更好的落地;一个有专业背景的场景端产品经理,虽然无法手撕代码,但还是可以做到基于对原理的理解进行灵活应用的。这么一来,定位于衔接适配的策略产品经理就会有些尴尬,经常会变成算法研发团队对接客户的售前顾问,对接场景端产品经理的需求收集器和沟通缓冲区
随着互联网入行门槛越来越高,新人们的学历背景素质越来越好,相信后续能理解算法原理的场景端产品经理会越来越多,届时策略产品经理会不会被整合进去呢?我就瞎提个问题哈,开放式讨论~
以上见解可能也少不了一些屁股决定脑袋,毕竟我目前就是数据产品经理嘛,所以也期待大家多给反馈建议,帮我打开思路,先行感谢啦~回见了您内~

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古牧聊数据的头像古牧聊数据专栏作家
上一篇 2021年10月19日 10:46
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