淺析數據分析師的職業(yè)發(fā)展
在日常工作中,數據分析師所處的組織架構和工作職責都有哪些?各類分析崗位之間有所區(qū)別又相互聯(lián)系,職業(yè)的發(fā)展通道是怎樣的呢?本文作者從商業(yè)分析、業(yè)務分析、中臺分析這三個方面,介紹了數據分析師的職業(yè)發(fā)展,一起來看一下吧。
最近常??吹疥P于數據分析師職業(yè)發(fā)展瓶頸的討論,觀點不一,眾說紛紜。“要不要選數據分析崗?”、“數據分析未來的發(fā)展通道是什么?”這類問題也會經常被問到。今天我們就來聊一聊數據分析的職業(yè)發(fā)展道路的問題。
那么首先我們要明確在日常工作中分析師所處的組織架構和工作職責都有哪些?工作職責是什么?從所處部門&職責角度區(qū)分,數據分析大致分為商業(yè)分析、業(yè)務分析、中臺分析三類。
各類分析崗位之間有所區(qū)間又相互聯(lián)系,那么職業(yè)發(fā)展通道又是怎樣的呢?
01 中臺分析
數據中臺本身是企業(yè)數據共享、能力服用的平臺;這個組織代表的不是一套系統(tǒng)或者標準化產品,而是資源整合、集中配置、整合提效。在這樣的組織中,分析師的作用更多的是梳理、提煉、整合。讓各業(yè)務間在統(tǒng)一“語言”,統(tǒng)一工具的基礎上協(xié)同配合。
因此數據中臺在數據中臺做分析,有利于打基礎、提升專業(yè)技能、熟悉全局結構,對于初級分析而言這樣的崗位更合適。而對于中、高級分析師來說,如果在數據中臺與業(yè)務配合并沒有很深入,且沒有晉升管理的機會,就會容易遇到瓶頸,成為了資深sql boy,向前走一步很難。
處在這個階段的同學有兩個破局的辦法:
- 轉做業(yè)務分析,中臺的短板就是不了解業(yè)務,很多中臺的同學可能會BP到業(yè)務中,但受架構的限制能夠深入到業(yè)務中對業(yè)務了如指掌的少之又少,補上短板即可持續(xù)縱深發(fā)展;
- 轉行數據產品,在數據中臺與數據產品合作的機會很多,也會親身經歷經歷很多數據產品的項目,那么耳濡目染的就會get相關技能和思維;
02 業(yè)務分析
業(yè)務分析的優(yōu)勢在于熟悉業(yè)務,那么在日常工作中分析師與產品、與運營、甚至與數據開發(fā)會存在邊界問題。有些同學認為職責清晰不越界才是理想的工作環(huán)境,我個人則持相反的態(tài)度,能夠有打破邊界的機會其實很難得。
業(yè)務團隊的每個人都應該為整體的目標達成貢獻力量,因此作為分析師首先要做好業(yè)務目標、項目目標的拆解。了解要達成這樣的目標,需要哪些依賴?每一個依賴項的現狀如何?提升手段是什么?考核期內能否如期達成?聯(lián)動前后端輔助決策。另外,在業(yè)務鏈路的核心環(huán)節(jié)中,分析師需要參與其中,發(fā)現問題、分析問題、輔助解決問題。
聽起來上面的工作流跟很多同學心目中的分析師的工作不太一樣,聽起來像產品運營?pmo?策略產品?其實,這才是業(yè)務分析的理想態(tài),不僅僅產出數據結果、分析報告、分析實驗,而是掌握節(jié)奏推動發(fā)展。長期的發(fā)展來看,除了管理的晉升,業(yè)務分析還可以成長為某個領域的數據科學專家。拿廣告業(yè)務的分析來說,當面對廣告投放這樣一個超長鏈路且容錯率較低的業(yè)務體系,專家應該給出每個環(huán)節(jié)問題診斷的通用方法及評價的度量標準。
中、高級的業(yè)務分析同學,在實際工作中會遇到,長期做輔助性工作,晉升通道比較窄的問題。由于不同的管理者對業(yè)務分析的定位不同,并且業(yè)務分析同學的能力也不相同,所以當業(yè)務分析不被賦予一定的話語權或者能力無法被認可的時候,只能做一些輔助性的工作,久而久之就會達到瓶頸。
處在這個階段的同學有兩個破局的辦法:
- 在管理對業(yè)務分析的職能較為清晰的情況下,深入業(yè)務中多聽多看多問,提升自身的業(yè)務能力,朝著數據科學專家的方向努力;
- 在管理對業(yè)務分析的職能不清晰的情況下,可以考慮轉行成為策略產品,打破邊界,落地自己的分析結論;
多年的業(yè)務分析也可以考慮轉行做商業(yè)分析,扎實的專業(yè)基礎,和多年業(yè)務決策經驗也成就了一定的戰(zhàn)略眼光,此時不妨提升一下高度。
03 商業(yè)分析
商業(yè)分析是一個需要豐富工作經驗的崗位,初入職場的商業(yè)分析,大多會身處于各個咨詢項目中積累經驗。打開招聘軟件很多商業(yè)分析的職位要求會是工作10年以上。因為商業(yè)分析需要足夠的了解市場,極具洞察力,有一定的商業(yè)敏銳度,具備這些能力才能夠做到提高集團/事業(yè)部的財務業(yè)績產出、具備戰(zhàn)略管理能力、提升企業(yè)運營效率,而這些能力都是靠一定的工作經驗積累成就的。
對于有一定的工作經驗,而又晉升無望不滿足于現狀的高級分析同學來說,轉換一下思路,嘗試商業(yè)分析,是一個不錯的發(fā)展方向。橫向來看,商業(yè)分析不局限于互聯(lián)網行業(yè),其他行業(yè)(如金融)也有相應職位;縱向來看,商業(yè)分析工作培養(yǎng)出的戰(zhàn)略眼光,可以幫助你成為投資人、創(chuàng)業(yè)者上不封頂。
前幾天我在獲取一個免費學習資源的時候,負責付費課程轉化的小姐姐對于數據分析這個崗位有這樣一個評價:“數據分析,相對來說比較傳統(tǒng)的,日常的話一般就是做報表,業(yè)務需求的話是采集分析相關的數據模型,撰寫特定的需求報告,工作中主要用到的一般是Python SQL或者是Excel等,相對技術比較單一,前幾年的時候比較火,但是近幾年發(fā)展方面不是很好,容易遇到瓶頸。”
我相信這不僅僅是她想要賣給我課程的話術,也是很多人對分析師的刻板印象。關于技術點,我想說分析師或者數據科學都不是拼技術的崗,重點在于以業(yè)務為導向,通過恰當的方法、使用工具或技術能力,解決業(yè)務問題、影響決策并推動決策應用落地。
希望這篇文章可以幫助到處在迷茫期的同學們,相信自己,堅守本心,選擇最適合自己的發(fā)展方向。
專欄作家
一個數據人的自留地,公眾號:一個數據人的自留地。人人都是產品經理專欄作家,《數據產品經理修煉手冊》作者。
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