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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
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