一個數據分析師成長中的三次跨越
本文深入探討了數據分析師職業(yè)成長的關鍵階段,從掌握基礎的取數工具到深化業(yè)務理解,再到組織和領導數據項目,每一步都是對分析師能力的考驗和提升。文章不僅提供了實用的成長路徑和方法,更為數據分析師指明了職業(yè)發(fā)展的可能方向。
搜:“如何快速成為數據分析師”,網上文章一大把。然而,成長為數據分析師以后呢?未來在哪里?職業(yè)終點是什么?很少有人細致探討?,F在,我們來認真討論下這個問題:數據分析師成長中的三次跨越。
第一次跨越:掌握取數工具
第一個真相是:數據分析崗看起來工資高,完全是沾了IT部門的光。掛在IT部門下的數據分析崗,是按程序員標準給工資的。因此,當你想做專業(yè)的數據分析師的時候,掌握SQL取數能力,熟悉Tableau/Power BI/Fine BI等至少一個BI工具,對Python的數據處理、數據科學包有了解,是入門門票。
這是必須實現的第一個跨越:掌握取數工具。
經常有些在校的同學心存幻想:我找一個不寫代碼的“商業(yè)分析師”“經營分析師”“業(yè)務分析師”。首先,剛畢業(yè)的同學,你也不懂商業(yè)/不懂業(yè)務呀,不掌握取數工具,只能干最低級的整理Excel表哥表姐,拿的是文員工資,薪資低得令人發(fā)指。
所以,我常建議在校生:
- 去看《SQL必知必會》,如果沒興趣可以直接放棄
- 上牛客網→在線編程→SQL篇,把題目刷一遍
- 找一份寫SQL的數據分析實習,干仨月
這樣能有效地避免“葉公好龍”!其實,如果不想取數,完全可以做一個懂數據的運營,產品經理,策劃,沒必要做專職的數據分析師。等你能熟練從數據庫取數,就實現了第一次跨越。
第二次跨越:體現業(yè)務價值
數據分析師的成長不是線性的。并不是初級的數據分析師每天寫500行SQL,中級的每天寫1000行SQL,高級的每天寫2000行SQL。每天寫2000行SQL那種,又稱:查數姑,SQLboy,人肉取數機,數據工具人……總之不是什么好狀態(tài)。
第二個真相是:數據分析崗本質是服務崗位,要支持業(yè)務工作。因此想辦法體現自己的業(yè)務價值,才能在工作中掌握主動,避免被動取數;才能更好體現績效,升職加薪。
體現業(yè)務價值的方法有很多:
- 輸出指標體系,全面監(jiān)控業(yè)務
- 主動發(fā)現問題,提醒業(yè)務關注
- 主動發(fā)現機會,提升業(yè)務表現
- 開展科學實驗,驗證業(yè)務想法
- 輸出分析報告,提供有用建議
這一步跨越,實現起來會比較難,因為:
- 缺少可參考的書籍,自己行業(yè)太過獨特
- 公司缺乏溝通氛圍,業(yè)務對你愛答不理
- 直屬領導缺少指導,只會讓你“多想想!”
- 沒見過成功的案例,不知道做到啥程度
所以經常有同學卡在這一階段。
想突破這一階段,也是有辦法的。這一階段的核心就是:轉變思維,從入門階段“對著教程學答案”,轉變成“訓練自己的邏輯能力,自己找答案”。
一般推薦大家:
- 多和同行交流,了解各公司的情況
- 多和業(yè)務交流,了解業(yè)務流程/習慣做法
- 訓練邏輯能力,多思考如何定量描述業(yè)務
- 參加數據大賽,見識各行業(yè)/各業(yè)務分析做法
這些更多是見識層面的增長,沒有標準答案,但是積累多了能實打實地提升自己處理問題能力。當你能熟練地把業(yè)務口中的話轉化為分析邏輯樹的時候,就成功度過了這個階段。
第三次跨越:組織數據項目
第三個真相是:同其他IT團隊一樣,如果你只會單打獨斗,就很難做大部門,很難實現升職加薪。甚至,數據項目比其他IT項目更難做,因為業(yè)務的期望值往往很高。在外界各種宣傳下,人們總以為:“只要有個數據,就能精準預測、全知全能……” 業(yè)務方過高的期望與稀爛的基礎建設之間的矛盾,始終是數據分析領域頭號矛盾。
想做好數據項目,需要:
- 技術上,熟悉取數/模型/BI工具,即使自己不親自動手,也知道怎么甄選高質量伙伴/靠譜的供應商。
- 業(yè)務上,熟悉業(yè)務常見的的問題,能敏銳地識別需求坑點,抓住有價值的部分,體現數據的價值。
- 管理上,熟悉項目進度管理,會催著業(yè)務清晰需求/催著前端做好埋點/催著數倉團隊配合/催領導確認看板設計。
- 匯報上,熟悉匯報套路,項目開始前畫大餅,項目開始后控制期望,項目結束后做個花式收尾,體現功勞。
可以說,好的項目組織是自己前幾年技術/業(yè)務經驗的綜合運用。項目做好了,領導們重視數據團隊,給你更多人員編制,你能把團隊做大,也就成功地實現管理層躍遷。
這一個環(huán)節(jié)會卡很多同學,因為很多公司就壓根沒有項目機會。運氣好的同學,則可以從小項目開始(一般都是小專題報告),逐步鍛煉能力。
當然了,也不是所有同學都會走到最后,很多同學卡在第二步,覺得跑數沒意思轉行。其實數據分析能力在很多工作都適用。比如策略產品、用戶運營、風控、商品管理、銷售運營等業(yè)務崗,數據分析轉數倉、算法等開發(fā)崗也有一定機會。
本文由人人都是產品經理作者【接地氣的陳老師】,微信公眾號:【接地氣的陳老師】,原創(chuàng)/授權 發(fā)布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。
題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。
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