任何岗位，只要存在，就一定有它自身的价值。同时，任何现实中的事物及选择，一定是二元性。
单纯的渲染美好，和单纯的贩卖焦虑一样，不是蠢就是坏。
商业分析，数据分析，数据科学家类型的data岗位，一定没有应届生期待的那么美好。
这类岗位起点高，天花板低。招聘时对于综合能力要求高，对于学历背景要求高
因为定位是老板的智囊，球队的教练。听着很sexy
而实际上呢，就像军师当不了老大，球队战绩不好先拿教练祭旗一样。分析类岗位在实际工作中，背锅最多，价值也很难定义。
数据驱动做成了ab 测试，商业分析做成了经营数据盘点➕行研，内部戏称为人肉搜索器。
说白了，分析团队很难带来增量价值。
再讲个鬼故事，以上情况都是最完美的了，实际中更多的是：搭报表
好了，坏话到此为止。来盘一盘分析岗位到底有什么好。
1⃣️ 学历门槛高，专业门槛低
我本科不是学理工科的，身边很多同事，有学建筑的，土木的，机械的，甚至还有学日语的。
这种专业背景，在以前，想进大厂，进金融，干咨询，基本上想都别想。
现在我们都通过分析类岗位，在一不是很懂业务，二不会硬技术，三没有专业背景的情况下，进了这些公司，这就是第一大价值
2⃣️ 起点高
工作分为两种，动手和动脑。
业务类岗位，属于动手在前，动脑在后。工作前三年都是在干脏活累活，熟悉业务，熟悉系统。
分析类岗位就不一样了，刚来半年的应届生，就敢逼逼业务做得不好
在你pm同学天天写prd 的时候，你就有看核心业务数据的机会，每天能够去试图挖掘增长机会。对于新人，真的是给机会了，就看你自己中不中用
3⃣️ 曝光度高
分析部门，尤其是商业分析部门，一般汇报层级都很高，这就意味着你要真做出点啥来，很容易被高层发现。
古代皇帝都知道吹枕边风的可怕，你天天给老板做汇报，碰上看对眼的，觉得你厉害，运气好三五年就能在大厂混成基础管理岗位。
总结一下，职能岗位想要有所发展，要读懂岗位，把岗位和行业，当作自己的业务，跳出技术思维，抛弃学生思维，看到它的二元性，明白自己的处境以及能调用的资源，在有限的空间内闪转腾挪，达到自己的目标。
#data #数据分析 #职场日常 #产品经理 #互联网大厂 #数据科学 #商业分析
单纯的渲染美好，和单纯的贩卖焦虑一样，不是蠢就是坏。
商业分析，数据分析，数据科学家类型的data岗位，一定没有应届生期待的那么美好。
这类岗位起点高，天花板低。招聘时对于综合能力要求高，对于学历背景要求高
因为定位是老板的智囊，球队的教练。听着很sexy
而实际上呢，就像军师当不了老大，球队战绩不好先拿教练祭旗一样。分析类岗位在实际工作中，背锅最多，价值也很难定义。
数据驱动做成了ab 测试，商业分析做成了经营数据盘点➕行研，内部戏称为人肉搜索器。
说白了，分析团队很难带来增量价值。
再讲个鬼故事，以上情况都是最完美的了，实际中更多的是：搭报表
好了，坏话到此为止。来盘一盘分析岗位到底有什么好。
1⃣️ 学历门槛高，专业门槛低
我本科不是学理工科的，身边很多同事，有学建筑的，土木的，机械的，甚至还有学日语的。
这种专业背景，在以前，想进大厂，进金融，干咨询，基本上想都别想。
现在我们都通过分析类岗位，在一不是很懂业务，二不会硬技术，三没有专业背景的情况下，进了这些公司，这就是第一大价值
2⃣️ 起点高
工作分为两种，动手和动脑。
业务类岗位，属于动手在前，动脑在后。工作前三年都是在干脏活累活，熟悉业务，熟悉系统。
分析类岗位就不一样了，刚来半年的应届生，就敢逼逼业务做得不好
在你pm同学天天写prd 的时候，你就有看核心业务数据的机会，每天能够去试图挖掘增长机会。对于新人，真的是给机会了，就看你自己中不中用
3⃣️ 曝光度高
分析部门，尤其是商业分析部门，一般汇报层级都很高，这就意味着你要真做出点啥来，很容易被高层发现。
古代皇帝都知道吹枕边风的可怕，你天天给老板做汇报，碰上看对眼的，觉得你厉害，运气好三五年就能在大厂混成基础管理岗位。
总结一下，职能岗位想要有所发展，要读懂岗位，把岗位和行业，当作自己的业务，跳出技术思维，抛弃学生思维，看到它的二元性，明白自己的处境以及能调用的资源，在有限的空间内闪转腾挪，达到自己的目标。
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