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又到一年之初,很多同学在盘算:做什么工作更好?要不要换换?今天陈老师带大家系统盘点下,常见的数据工作前景,以备参考。
首先要明白:数据工作不是直线晋升的!不是你一天搓2000行SQL就是初级,一天搓2万行SQL就是高级。数据工作更像是一个T型结构(如下图):

? 一、数据民工
位于T型最底座的就是这个。这一类工作有诸多外号:表哥表姐,查数姑,SQL boy……
1)工作经验0~2年
2)每日搓几百上千行SQL
3)处理的都是临时取数
4)没有独立的报告和专题分析
5)偶尔做一个看板,列一下折线图饼图
这是最底层的工作,跟所谓“数据驱动业务”“智能决策”“大数据时代”没有一毛钱关系,而且随着AI跑SQL能力的加强,估计很快会被替代掉。还处在这一层的同学要早日晋级。
? 二、中台数开
T型比底座好一点是这些。很多大厂把跑数工作独立到中台,有了所谓“中台数据开发/数据工程师/BI工程师”的说法,实际上还是干基础的清理数据,拉宽表,出临时取数的任务,只不过薪资高了一些。
这一类还要做很多看板,江湖外号“看板仔”。这两年大厂裁员,中台类被裁人最多!
所以早日晋级才是王道,工具人哪朝哪代都没好下场。
? 三、经营分析
注意!同样叫“经营分析”可能有三种情况
1)挂在财务部门,走财务的晋升序列(晋升速度如老鳖)
2)挂在数据部门,面向管理层服务(类似商业分析)
3)挂在集团战略/集团经营管理部(看似权力通天其实还是搓报告)
做经营分析经常要面向老板们汇报,参与的是经营分析会这种大场合,因此体验比表哥表姐好太多,但是很容易遇到:
1)接近权力,不代表自己拥有权力
2)公司数据基建差,只能用财报上几个数绕来绕去
3)不同行的经营分析有明显差异,对业务理解要求高
因此,做经分的同学,一定要多学习业务知识,不然很容易陷入“对着指标拍脑袋,拍来拍去没长进”的尴尬境地。
四、商业分析/数据分析(高级)
商业分析、业务型数据分析、策略分析……本质是一回事,只是不同公司叫法有区别,共同点是:
1)有对应的业务部门
2)有完整的数据项目
3)有独立的专题报告
4)需要输出业务建议
因此要服务业务,因此具体内容和业务部门有很大关系。
1)服务于前台的:用户增长、商品、渠道、活动、销售运营
2)服务于后台的:供应链、采购、风控、物流、生产
从薪资上看,一般服务前台的薪资较高(特别是用户增长方向),服务后台(特别是就挂职在供应链的)工资略低,没办法,供应链本身是成本部门,属于“降本”的“本”。
? 五、互联网大厂
互联网大厂的薪资肯定比普通企业高。注意!互联网大厂一般都是平台企业,因此业务分类和普通企业有区别,一般分为:
1)C端:用户增长、补贴政策、运营活动、产品设计(这四个做ABtest尤其多!)
2)B端:商业化(很多都是卖广告的)商家运营,销售运营(更像传统行业)
3)平台搜索/广告/推荐 的 功能&算法支持(做ABtest也很多,薪资颇丰)
同一个大厂会有多种需求。普通企业跳大厂,最好选一个自己擅长的领域,更容易切入
以上,供大家参考。有同学会问:怎么更细致的看要求,大家先多上招聘软件,把目标岗位整理成如下格式,记得关注陈老师,下一篇咱带大家看《如何匹配目标要求》。

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