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yoggieCDA
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数据分析人的职场天花板——如何突破你的职业瓶颈

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  •   yoggieCDA · 2019-03-22 10:22:33 +08:00 · 2098 次点击
    这是一个创建于 1833 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    从事数据分析行业这么多年,也可谓看过了职场的起起伏伏和波谲云诡,既有庆幸也有焦虑,庆幸的是能赶上数据分析行业的蓬勃发展时期,而且还能进入互联网行业,吃到行业红利从而有一个较高的起薪待遇,焦虑的是数据分析行业的竞争越来越激烈,人才开始慢慢涌现,带来的结果就是进入数据分析领域的门槛越来越不高,而且有明显的职场天花板。如何冲破自己的职业瓶颈,寻求一个新的出路,应该是不少人一直在苦苦追寻和乞求答案的事情。今天小编就来好好和大家分享一下职场经历和心得,希望可以给你拨开那么一点点迷雾。

    门槛不高

    从我待过的互联网公司来说,入门的数据分析基本就是提数,业务部门需要什么数就给什么数,技能要求仅仅是 Excel 和 SQL。

    1 年后,SQL 玩得溜了,对公司业务的取数逻辑也熟悉了,这时你更多的是利用公司的内部工具搭数据看板,有些公司用 SAP,有些用自研的看板平台,再简单的直接 Excel,你需要的也就是学会这些看板的使用方法搭好一张报表。

    以上的工作一个正常的大学毕业生都能掌握,不需要会编程,不需要高深的统计学数学知识。

    门槛不高意味着起薪不高,因此建议想从事这一行的童鞋往以下 2 条路走:

    1、走 AI 路线,吃技术红利;

    数据分析最好的落地场景目前来看是推荐系统,几乎所有的互联网公司都在做个性化推荐,今日头条、网易云音乐 这些公司都以精准的个性化推荐著称,个性化推荐是它们赖以生存的业务场景。

    去这些公司从事推荐系统相关的数据工作能够获得很好的起薪,也有很好的发展空间,但相对的门槛也很高,计算机、统计学或数学的硕士学历是标配;

    2、去大型互联网公司,吃行业红利;

    如果你跟我一样走不了 AI 路线,那么一定要去大的互联网公司,它们对数据足够重视,内部有一个足够大的数据团队供你学习和发展,同时也能拿到跟互联网公司主力岗位开发、产品相当或者稍低的起薪。

    拿网上的公开数据做对比

    以亚马逊为例,亚马逊的开发岗位 SDE ( Software Development Engineer )的薪资范围是 平均年薪 11 万刀,人民币是 75 万。

    而一个数据分析岗位,互联网公司叫 BI ( Business Intelligence) 平均年薪 8.6 万刀,人民币 59 万。

    谷歌的 BI 薪资更高 当然国内互联网公司入门级 BI 工资没这么高,应该在 1 万人民币左右。

    职场天花板

    美国薪资调查网站 PayScale 对数据分析师( Data Analyst )的职位评价里边有一句话 薪资增长缓慢,10 年经验之后想更上一层很难。

    我自己的感觉也是如此,身边很少有经验很丰富的数据分析师,大都从业 5 年以内,10 年的大都转管理或转做其他职位。

    程序员和产品经理则不同,程序员可以走技术线一直到架构师,不做管理也能年薪百万,一个资深的产品经理负责重点的营收产品也能年薪百万,而走 AI 路线那些算法人员由于不可替代性,很多公司直接开出百万年薪。

    PayScale 上 BI 的职位发展路线是这样的 国内公司一般不会有 BI Architect ( BI 架构师) 这样的职位,想年薪百万一般要去到 BAT 级别公司的总部做 BI 总监,其他行业或公司一般最高到 BI 经理,或者干脆没有 BI 这个部门。

    而美国那边 BI 总监的平均薪资甚至没有年薪百万 折合人民币 87 万。

    另外,程序员可以朝 CTO、副总裁甚至 CEO 发展,产品经理同理,财务的可以做到 CFO 甚至 CEO,而高管很少出身自 BI。

    总结出来是:

    1、数据分析( BI )薪资增长缓慢;

    2、数据分析无法一直走技术线,进一步发展只能走管理;

    3、数据分析最高到 BI 总监,无法到副总裁或以上。

    如何打破天花板,冲出自己的职业瓶颈?结合最近的发展趋势,感觉可以走以下 2 条路:

    1、找到一个数据分析的应用场景,走业务为主,数据分析为辅的路线;

    有非常多职位名称不是数据分析,但做的就是数据分析的工作,最普遍的就是财务分析了

    PayScale 里数据分析师的发展路线是这样的 可以看到大头是往财务分析>财务总监这条路走,如果你有财务背景又想做数据分析,可以考虑往财务分析走,企业可以没有数据分析,但不能没有财务分析,财务是数据分析里边最普适的一个应用场景。

    相似的还有风控,见过不少原来在互联网公司做数据分析的人去金融企业做风控,国内很多信用卡中心和 P2P 公司有大量这样的职位,风控在金融企业也算核心岗位之一。

    如果你对财务不感兴趣,在自己公司内部也要尽量从事一些可以落地的业务场景,比如在大型互联网公司做账号风险管理,从事防盗号,防刷单的数据分析工作。

    从事紧贴业务的数据分析才能落到实处,才能体现出价值,除了发展更好外,也能在公司裁员时不至于被淘汰,因为你做的事是有业务价值的。

    2、去核心业务就是数据本身的公司工作。

    在 FMCG (快速消费品)行业如宝洁、箭牌等,CEO 要不是销售做起来,要不是市场、品牌管理做起来,因为这些职位能直接拉动业务。

    在会计师事务所做财务,做审计,你能达到的职场顶点不是财务总监而是 CEO。

    因此做数据的,如果能去一些本身就是从事数据业务的公司工作,自然能打破职场天花板。

    市场上有很多这样的公司,比如做数据咨询业务的公司,艾瑞、易观、尼尔森、华通明略等,在里边做数据分析业务,你的职场顶点绝不是 BI 总监。

    又或者像 GrowingIO、神策数据这样的数据平台公司,创始人都是 BI 出身的,比如 GrowingIO 的创始人就是前 Linkedin (领英)的 BI 总监。

    去这样的公司,你会有更广阔的职场跑道,而不是在其他公司一样撑死就是 BI 经理或总监。

    本文转载至公众号 挖数

    1 条回复    2019-03-23 14:53:54 +08:00
    huruwo
        1
    huruwo  
       2019-03-23 14:53:54 +08:00
    其实我想问的是,做数据分析起步硕士是真的吗。我看那些培训机构无论大专本科都可以保证就业,3 个月出来 20K 起步保证。
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