每個人可能都需求面臨職場調干、作業規劃、事務未來發展等問題，這就是說對于數據分析師來說，如果未來想獲得更大的長進空間，可足考慮往哪些方面努力？數據分析這項力量又存在著哪些優勢和機會？不如來瞧瞧筆者的小結吧。

轉眼又到年底，歲末新歲，大家都會特別關心未來的發展。今天就跟大家盤存下數據分析作業的發展路徑。

無論你是站在門異心懷憧憬；還是剛剛出道，躊躇滿志；又或者被每天跑數累得柒葷捌素，都可足頂真復盤下咱數據人的優勢與機會。

一、數據分析崗位叁大優勢

優勢一：成才空間大

純業務類崗位，成人受負責人制約非常大：

• 比如運營，自己有再好的想頭，管理者就是不！同！意！最后只能當一個無腦的器具人。
• 比如銷行，自己力量再強，管理者就是不給好的客戶資源（甚至明搶），還是做不出事功。

但數據分析不同。只要能接觸到數據，就能做分析，就能下總結。優秀的數據分析師，不但能分析出甚么東西是可行的，更能分析出啥子東西是不得行的。因此分析力量的成才完全不受限（如下圖）。

甚至在掌管困擾、數據基本功不妙、流程不規范的小公司鍛煉出去的數據分析師，對數據編采理解更淪肌浹髓，對于業務知詳更多，因此比花房里成材起來的小花骨朵實戰力量更強。因而不要輕易喪食言心，金石為開沉思：“要如何做得更好”，就能不甘示弱。

優勢二元：適用界面廣

本身，數據分析力量是個底層力量，各族崗位，各類公司都有需求。特別是最近各行各業的數字化轉行大潮，使得做數據的校友在業務上，技能上都多了很多公司和行當方可選擇。

另一邊，互聯網絡本行996普遍，與巨型傳統集團的數字化轉行加深。一降一升，導致了去互聯網絡公司進入內卷已不再是唯一出路。與其在小廠被欺壓，憂心熬著等頭騰阿青睞的機會，不如考慮一下甲方（巨型傳統集團）/乙方（toB勞服集團）的機會。

優勢叁：奔頭兒選擇廣

近年來，掛著“數據分析”或者“數據XX”旗號的崗位相當多，瞅得很多校友很如墮五里霧中。剝去各族稀里懵懂的概念。做數據的本質上就偏業務和偏技巧兩類：

偏業務：一般歸運營、市場、兜銷部管，操作現成的數據成品或者在大寬表根基上寫sql撈數，寫ppt的工夫比寫代碼年光多。

偏技能：般在IT部下邊，或者有自立的數據小組/數據部。都在寫代碼，偶爾ppt。大公司里數倉、數據經緯、BI、分析、建模分得很清楚。小公司里，很有可能啥都自己干。

數據分析政工剛好處在業務和技能的縱橫點上，因此選擇機會可能非常多（如下圖）。

因而，理論上數據分析師想轉行的話，往哪位方位都能成事。怕就怕，猶豫不前不決，方位不斬釘截鐵，業務上只懂個皮毛，技巧上又不肯深入，那就仙人都難幫了?；蛘邇深^都想兼顧，產物無一拿手戲，空變成做題家。想轉，就執著地向一個方面行動吧。

二元、轉業務線的機會

數據分析能使不得轉業務？

答：方可！

如果你不想向程序員方面發展，想利用分析力量，謀求更好的業務崗位，就能考慮走其一線路。但要在心：業務部門也是分類型的，有肆個類型（如下圖）。

肆類業務部門里，最迎刃而解立功、最有權位的就是策略類崗位，一個會員體系或者春秋大促項目做好，升職漲工資就在面前了。而策略類是差數據分析最接近的崗位，數據分析師們只要補缺策略類事體的業務知識，換崗很輕輕松松，也很探囊取物出成績。

其它二類的主體力量與數據分析間隔較遠，硬轉的話優勢不突出。但有寓意的是，隨著線上置之腦后占兜銷對比的增高，渠道運營、兜銷運營、流計量買手等崗位也需求用到分析力量。

轉業務的最大好處，就是能吃公司的增升股利。公司在高速增升期，給到策略類和執行類崗位的薪資與獎金都長短常豐盛的，有相當多的數據轉這兩類業務的同班，隨著公司的長進撈的盆滿缽滿，犯得上期待哦。

近年來有些清新助詞，可本質上是舊瓶裝新酒，比如：

只要掌握了崗位的本質，就很唾手可得識破其中堂奧，找到升格機會。

叁、轉技藝線的機會

數據事情向藝術轉，這一點很多學友都知道。

1. 轉大數據開發方面：大數據河工師；
2. 轉算法方面：算法工事師；
3. 轉制品方面：數據成品/BI工事師。

每一個方位的技巧棧，也是相對歷歷。

不認定的是：在當前的市場氣氛里，到底還要不要轉？最典型的就是：互鞋行業被監管掃蕩，少了一大墩算法/成品的機會；同時，應屆生數以十萬計涌入算法/數據開發崗位，導致內卷聞所未聞深重，招賢納士門坎一高再高。

對算法崗位而言，純凈從招術難度而言，依然是風控類≤引薦類≤CV/NLP類。雖然小互金被掃蕩了，但是很多平臺型公司/電商類公司增設了反欺詐崗位，也能鍛煉風控力量；傳統的信用卡主導轉巨型金融教研組的路子也沒有斷。因而如果開發力量/理論知識不夠強的話，還是得以先找風控/反欺詐方面，至于技能力量是否達到了更高的門坎，方可個人求戰哈。

大數據開發積數據制品方位，只要重型集團存在，這倆方位就世代不落伍，特別是做數字化轉行的集團，有藝術力比量的人才暫缺（人頭都在互聯網絡搞內卷，外邊機會關注的少），招術方位是一定有前程的。所謂“內卷”，純粹是歸因于應屆生涌進來太多導致，真正有3-5年開發體會，有實戰閱歷的人還是能找到一席之地的。

肆、純數據的機會

純數據能決不能前仆后繼干？當然能。但小心，純數據的成材，跟個人力量不大，跟組織架構瓜葛非常大。

組織架構決議純數據的成才空間，組織架構定案純數據的成人空間，組織架構決議純數據的成材空間！

這叁句話一定要牢牢銘肌鏤骨！

歸因于雖然集團都是音帶上喊著“數字化轉行”“數據驅動業務”，但連個自主的數據部門都沒有。而有一個自立的部門是在集團公司里升職漲工資的基本保障。

1. 如果沒有數據部門，那干再多也就是個高級兵。
2. 如果有一個數據小組，那就有機會變成決策層，當個組員。
3. 如果有一個帶n個組的數據部，那就大幾率有機會當個組員，甚至混個總監。

因而想在純數據線上深耕的同班們，牢記：異狀只是跳板。目標就是找到有十足大的、正式架構的公司，這樣后續發展就有保障。當然，如果能找到本行處于花紅期，市場溜靠前，文明氛圍精美的公司，就更是錦上添花了。

伍、評定機會的點子

到此，所有叁條路都已經簡介完畢，忖度很多同桌已經迫不及待地想問：那到底要走哪條路呢？在意，選擇發展通衢，不僅僅只瞧位置與技能的成材空間，還要瞧：

1. 個人資歷、力量、感興趣；
2. 個別人庭、氣氛等制約元素；
3. 個人志向、發現目標；
4. 現有條件下，個人可匹配的正業與公司；
5. 個人期望公司+崗位規定，與異狀差距；
6. 彌縫差距的可行性與日子條件。

因此到底如何選，需求具問題具體分析才行。光聽他人的直接經驗分享，卻沒門復制他人的家世、機遇、力量，也就是給自己逗個樂而已，無力回天解決自己的問題。

專欄大作家

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是制品協理專欄文宗。資深咨詢顧問，在互聯網絡，金融，快消，零賣，耐用，美容等15個行當有充實數據相關體驗。

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