聊聊数据分析人员中的“专业”和“业余”

我上课的学员中,关于数据分析,“专业”的学员极少,估计占比2-3%就不错了,“业余”的占据了绝大多数,大多数来自于市场条线,运营、财务、生产质量等也有一些。

这里所说的专业和业余,没有水平高下之分,主要还是分工的不同,“专业”选手指在企业中主要从事数据工作的人员,而对于业余选手来说,主要工作还是做业务,例如销售主要的工作还是搞定客户,运营的人要面对业务中的各种问题,数据处理只是其工作中的一部分而已。

很多“业余”数据分析人员,在自身的业务上做得相当好,但是在数据方面,则显得基础薄弱,这不是水平问题,而是用得少,并且多少也不太重视数据。

随着大数据的普通,起码是大数据、人工智能等方面的普及,企业和员工起码在数据意识上有所增强,加上目前在东部一线城市数据分析人员处于暂时的短缺阶段,有一部分“业余”的数据处理人员已经开始关注自身数据分析能力的提高,甚至已经有一些人开始考虑跳槽从事专业的数据分析工作,这其中数据分析工作薪酬水平比较高,是重要的影响因素之一。

不过据我观察,目前的“业余”数据分析人员转型为专业选手的可能并不是很大,现在的企业处理数据人员多数是女性,有企业相关的负责人说,女性比较安静,适合于做一些后台的分析工作,而男性则在外面闯天下。对于女性的业余数据分析来说,有多种因素限制其转型,例如年龄、性别、编程能力方面的限制等,专业数据分析人员目前还是比较青睐年轻的男孩子,学习能力强,能出差,晚上加班不用担心安全,加上男孩子逻辑思维能力较强,编程方面相对女性优势明显等,体力也相对较好,能够适应强度较大的数据分析工作。

当然,女性数据分析人员也不用过于沮丧,数据分析领域很宽泛,我觉得女性可以加强一下统计工具的学习,例如SPSS、MODERLER等,这些工具并不需要编程,相对难度也不大,同时加强SQL等方面的学习,SQL虽然本质上也是编程,但是其编程难度相对于python等还是要小很多。据说所知,一些金融企业,对于SQL的要求就比较高,但是并不要求员工过多地编程序。

另外我自己的一个感觉是,现在企业中的人员,在数据处理方面的基础普遍还是比较薄弱的,我的一个感觉是水平比较好的学员比例应该不足20%,这种情况也很大程度上限制了数据的作用的发挥,这种情况的改善恐怕还需要比较长的一段时间。

据我的了解,现在国家已经是几十所高校开设了大数据专业,再有几年时间,大数据专业的本科生就要走向市场,可以想象,如果这些毕业生的质量过关的话,可以给现在的行业和企业提供不少数据方面的人才,同时也给现在的企业员工带来一些压力,我就曾经听学员说过,老板让手下的员工学VBA和python,学会了就要干活,如果干不了企业的活,那老板就准备换人。

总之,未来的企业中,专业的数据岗,我个人认为并不会出现大幅度的增长,但是企业会希望员工具备数据处理的能力,而这种能力对于员工的成长会起到比较重要的助推作用。

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