2018年,数据分析师该如何做好自己的职业规划?内含招聘启示

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数据分析作为最近火热的细分行业,越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时,大家都对自己的未来发展感到有些困惑。除了一路从初级数据分析师做到高级,最终走向团队管理外,未来数据分析师还有哪些职业成长空间,又需要提前做哪些方面的准备呢?笔者结合自己的工作经验给出一些看法。

入门篇

入数据分析这个行业有两个方向:业务与技术,可以选一个方向入门并逐步深入。

技术方向

专注于如何提高数据采集及运算速度,如何更有效的编写统计代码。这个岗位一般适合喜爱做编程开发的同学,供职于各企业的IT部数据分析/数据产品/数据仓储组。需要数据库,分析语言,建模算法等开放方面的技能支持。近几年随着很多大公司ERP,CRM建设的完成,在BI与大数据方面投入资金加大,使得数据开发的薪资水涨船高,发展值得期待。

业务方向

专注于如何用数据分析问题,如何从提炼出策略汇报给老板。这个岗位一般在市场部/运营部/战略发展部,供职于商业分析,数据运营,战略决策等岗位。需要懂得市场营销/运营的理论,对数据技术,数据来源有一定认识,有较强的逻辑能力,还得有一些业务实战经验。业务分析更适合有一定经验积累的老鸟进阶,新人直接走业务方向,容易论为表哥表姐。但术业有专攻,两边都会有最高境界,但大部分人起步还是要有个方向的。

总结: 零基础的新人建议从技术方向入手,起薪高,容易入职。有一定工作经验的可以考虑业务方向,毕竟程序猿不是一个一辈子的工作,技术+业务才能混管理拿高薪。

向上篇(公司层面)

技能上成为专家,职能上成为部门领导

成为各业务部门的好搭档&助攻

怎么做?

首先本身自己技术过硬就不说了,还要具备管理能力,带好团队,这是你披荆斩棘的好战友。核心——项目制,高层沟通,业务部门沟通,创造新数据产品!

手上有一堆项目成果是成为数据分析部门leader的必备条件,因为有独立项目经验,述职时才有谈资,跳槽面试时才能在脱颖而出。

把自己的工作产品化,从常规工作中打造出产品。数据产品是数据工作价值的直观体现,能被业务拿来用,能受到业务部门认同。在积极配和其他部门参与到重大的项目,提供产品/工具(而不是虚头巴脑的人肉报表)支持,能很好的显示成绩。

和高层沟通,从上至下,推动数据分析工作并得到老板重视,不过这往往是最难的。这里提供一些推进的建议:多关注企业的痛点,对于那些高品、刚需的痛点,首先要去满足;尝试用数据分析的过程去优化管理决策学会告诉老板数据分析带给企业的效益;细节着手,潜移默化地培养领导和老板的数据化意识。

向上篇(行业层面)

站在行业层面,还是有很多机遇的。随着近几年企业对数据管理意识的重视,一些传统企业也在推动数据化转型,去一些有价值有潜力的传统行业做数据工作也不失为好机会。

又或者你自己成为这个行业的推动者,成为咨询顾问,帮助企业做数据治理,辅助并指导企业的数字化转型,提供知识体系搭建的过程。进而也可以成为职业培训师,为企业提供从体系化解决方案到数据人才培养的综合服务,两者都是高薪的好渠道。

其他想得更大一些,可以混管理圈,尤其是传统行业,期待遇到认同数据价值的伯乐老板,邀请你当COO吧。

最后,大多数企业并没有给数据人设置特定的岗位和职业晋升通道,有些岗位有些价值需要自己开拓,不给自己设限。

END.

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2018-01-30

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