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          數據分析師是做什么的?錢景怎么樣?

          • 時間:2019-01-04 15:08
          • 發布:轉載
          • 來源:網絡

          數據分析師對很多人來說,它還只是個模糊的概念,總覺得離自己很遙遠。其實并不然,領英早在2016年發布《中國最熱職位人才報告》中提到:全球基礎數據人才缺口已經增至 1500 萬之居。無論是企業還是個人來說,掌握數據相關技能就掌握了未來。

          數據分析 = 未來必備技能?= 趁早抓住?

          有的人可能會問:“我不想成為數據分析師,那么是不是我就不用學這項技能?”,答案當然是。

          它是幾乎是各行各業的“萬金油”,升職加薪的利器,原因是:

          (1)有業務決策需求就離不開數據分析,尤其是數據分析思維。

          這幾年,筆者從最初簡單的數據報表的維護開發、建模到各行各業的業務問題解決方案,接觸到了更多數據分析領域的核心技術以及思維,越來越覺得數據分析,是決業務問題的有效工具,是可以“活在未來”的思維,通過數據來對現實事物進行分析和識別的能力,就像如下所說一樣:

          “用分析的角度、 嚴格、 系統地思考業務問題, 然后得出能夠影響這些數據的解決方案。 ”

          – Michael O’Connell, TIBCO 的高級分析總監 

          所以在大數據、人工智能的浪潮里,只要公司有業務決策需求,都離不開數據分析這個“工具“。不懂數據,熱門職位很大程度上會失之交臂,即使在若干年前入職大平臺如阿里、滴滴、騰訊等,在大數據的浪潮里,也會被新人拍死在沙灘上。


          (2)除了專職數據分析師,有更多的職位開始對數據分析技能有需求

          回想一下,我們日常生活中每天都會接觸的場景:從微信朋友圈、短信推廣,淘寶京東等電商的商品推薦 ,今日頭條、抖音等媒體的內容推送 ,甚至到出行路線優化,這背后都嚴重依賴于以數據為基礎的決策結果。無論你是處于公司中的哪個環節,從專職數據分析、市場策劃、銷售運營、到客戶服務,都需要掌握數據分析技能。


          另外 ,2016 年教育部批準北京大學等為數不多的學校開設 “大數據分析” 相關專業,也就是說,科班出身的分析師,要到 2020 年才可能會出來工作,而如果現在入行或者學習數據分析技能,到時候也是資深人士了,搶先一步,占領先機,未來絕對是各行業內的領導者。

          “學習如逆水行舟,不進則退”,在這股大數據浪潮中,你是選擇逆流而上,還是進入湍流?想必你心里一定有數。

          數據分析 = 現今稀缺技能?= 高薪?

          大數據在帶來極大商業價值的同時,也面臨著巨大的人才需求。據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱:目前我國大數據人才僅 46 萬,在未來 3 - 5 年內大數據人才缺口達 1,500,000 之巨。

          數據人才缺口,遠比你想象的還要大。所以數據人才在就業市場的待遇好到令人仇恨,根本不足為奇。即使沒有學歷文憑的優勢,有數據分析技能的加持,你也能找到一份“高薪”職業。


          更不必提像阿里、滴滴、網易這種依賴于數據的大平臺了,求職時的選擇多一倍,“錢”途更廣。    

          除了薪資高之外,數據分析的熱門搶手,還體現在以下幾個方面:

          1)廣泛的行業適用性:目前,數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業:移動互聯網、計算機軟件以及金融,總占比64%,同時非典型數據產業,潛移默化、迅速崛起。說明數據分析是各個行業都是通吃的技能,且都能期待不錯的收入水平。

          2) 職業發展具有多樣性。初期發展方向可以細分為BI專家、模型算法專家、業務分析專家。圈內不乏這種經典案列:技術崗沉淀數據分析思維和技能,轉戰產品經理、運營經理、管理經理、甚至是公司層面的Sales, 且都是同期的佼佼者。   

          3) 入門并不難,并且越久越香。很多數據分析師并非都是科班出身,不乏來自經濟、管理、化學、甚至英語專業,入門數據分析師并沒有我們想象中那么難,相反是可以快速入門的高薪、市場急缺的、發展空間大的熱門職業。一旦你在拉勾、獵聘等大的招聘網站上發布職位跳槽信息時,幾個小時內絕對會被HR、獵頭鎖定。

          短短的二三年時間,各行業的研究報告表明,大數據在現在、甚至未來都會是各個公司的核心資產,并且其商業價值會越來越高,并且在很長一段時間內供不應求。 我相信只要你已經入門數據分析,加持熟練的業務知識,之后的職業道路相對會順利很多。


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