稍微解釋下不同環(huán)節(jié)的意思：

• 「數(shù)據(jù)獲取」比如app埋點(diǎn)，把數(shù)據(jù)收集上來；
• 「數(shù)據(jù)存儲(chǔ)」比如數(shù)據(jù)倉庫，簡單清洗后入庫存放；
• 「數(shù)據(jù)管理」比如數(shù)據(jù)治理，理順數(shù)據(jù)之間的關(guān)系等；
• 「數(shù)據(jù)加工」比如標(biāo)簽生產(chǎn)，將原始數(shù)據(jù)按應(yīng)用場景做加工；
• 「數(shù)據(jù)分析」比如分析建模，效果評(píng)估、專題分析、上線模型；
• 「數(shù)據(jù)應(yīng)用」比如推薦策略，將數(shù)據(jù)直接自動(dòng)化應(yīng)用在終端場景。

四、深入理解不同崗位的優(yōu)劣

從大家求職選擇崗位的角度看，比較關(guān)心的應(yīng)該是這個(gè)崗位門檻要求高不高、面試卷不卷、入職后收入高不高、有沒有價(jià)值感、上升空間如何。

做交互设计10年，我为何转岗到产品经理？

真正转岗之后，我发现很多工作还是超出了自己的想象。产品经理的工作确实比较杂。理论上，产品经理的工作包括了产品的方方面面，从市场研究、用户调研、数据分析...

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我對(duì)應(yīng)的整理了門檻要求、供需比例、收入水平、價(jià)值感受、上升空間5個(gè)維度，對(duì)下面7個(gè)崗位先進(jìn)行一次整體的量化盤點(diǎn)，然后再具體展開介紹：

ps1：每個(gè)維度都是滿分5分，分?jǐn)?shù)越高越好。比如供需比例5分表示供小于求，3分表示供需平衡，1分表示供大于求。

ps2：分?jǐn)?shù)高低僅限于數(shù)據(jù)類幾個(gè)崗位之間比較，不涉及與非數(shù)據(jù)類其他崗位比較。

1. 數(shù)據(jù)工程

一句話介紹：數(shù)據(jù)方向需求量最大的技術(shù)工種。

日常工作內(nèi)容：計(jì)算/存儲(chǔ)平臺(tái)的搭建/運(yùn)維、梳理數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和數(shù)倉搭建、報(bào)表或BI平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)施（含計(jì)算邏輯的落地與性能優(yōu)化）、業(yè)務(wù)臨時(shí)或定制需求支持（跑數(shù)）。

具象產(chǎn)出內(nèi)容：數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)報(bào)表。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)是需求量大，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就有很大缺口、可以鉆研技術(shù)有一定門檻、收入較高、跟人打交道相對(duì)少，煩心事兒少；劣勢(shì)是距離一線業(yè)務(wù)很遠(yuǎn)、價(jià)值感低、有飛鳥盡良弓藏的風(fēng)險(xiǎn)、容易被甩鍋。

適合哪些人：數(shù)據(jù)敏感、心細(xì)、沉穩(wěn)有耐心；認(rèn)可數(shù)據(jù)價(jià)值和帶來的成就感（與用戶產(chǎn)品看得見摸得到的成就感相差甚遠(yuǎn)）。

2. 數(shù)據(jù)分析

一句話介紹：供需比例嚴(yán)重失衡的、重要但價(jià)值感較低的綜合數(shù)據(jù)工種。

日常工作內(nèi)容：數(shù)據(jù)處理、加工數(shù)據(jù)表、分析數(shù)據(jù)、上線數(shù)據(jù)模型。

具象產(chǎn)出內(nèi)容：數(shù)據(jù)倉庫表、數(shù)據(jù)分析報(bào)告、數(shù)據(jù)看板、線上模型。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)比如需求量大、工作環(huán)境相對(duì)簡單穩(wěn)定；劣勢(shì)不少，比如加班多、思維固化、遠(yuǎn)離一線業(yè)務(wù)、發(fā)展空間有限、價(jià)值難衡量。

適合哪些人：對(duì)數(shù)據(jù)分析有熱愛、邏輯性強(qiáng)、有一定數(shù)據(jù)專業(yè)背景、不那么學(xué)究的同學(xué)。

其他補(bǔ)充了解：女生比例挺高的、全棧數(shù)分越來越多（傳統(tǒng)企業(yè)不是）。

3. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品

一句話介紹：本質(zhì)是懂?dāng)?shù)據(jù)、會(huì)分析的toB產(chǎn)品經(jīng)理，有具象的產(chǎn)品作為產(chǎn)出。

日常工作內(nèi)容：溝通需求、寫文檔、驗(yàn)收測試、匯報(bào)。

具象產(chǎn)出內(nèi)容：需求文檔、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、調(diào)研分析報(bào)告。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)比如跟老板接觸機(jī)會(huì)多、產(chǎn)出顯性化、距離業(yè)務(wù)近；劣勢(shì)比如價(jià)值不容易衡量、容易被當(dāng)成工具。

適合哪些人：懂?dāng)?shù)據(jù)懂分析甚至懂策略、有邏輯性、同理心較強(qiáng)、想做產(chǎn)品經(jīng)理的同學(xué)。

其他補(bǔ)充了解：類型很豐富、未來很重要、定位不清晰。

4. 策略產(chǎn)品

一句話介紹：銜接算法和產(chǎn)品的橋梁，很多數(shù)分轉(zhuǎn)型的好選擇，也是產(chǎn)品經(jīng)理。

日常工作內(nèi)容：溝通需求、寫文檔、分析數(shù)據(jù)、評(píng)估效果。

具象產(chǎn)出內(nèi)容：需求文檔、調(diào)研分析報(bào)告、線上策略。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)比如門檻高、離業(yè)務(wù)近、價(jià)值容易衡量；劣勢(shì)比如夾在產(chǎn)品與算法之間。

適合哪些人：懂分析、懂算法、愿意理解業(yè)務(wù)、有點(diǎn)極客風(fēng)的同學(xué)。

其他補(bǔ)充了解：細(xì)分類型很多樣、很燒腦很全能。

5. 數(shù)據(jù)運(yùn)營

一句話介紹：既可以是運(yùn)營中的數(shù)據(jù)分析師，也可以是數(shù)據(jù)分析能力突出的運(yùn)營。

日常工作內(nèi)容：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建、數(shù)據(jù)跟蹤計(jì)算、效果評(píng)估分析、專題分析。

具象產(chǎn)出內(nèi)容：指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)分析報(bào)告、數(shù)據(jù)模型。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)是身處一線業(yè)務(wù)對(duì)需求理解的更透徹、分析的內(nèi)容更落地；劣勢(shì)是可能會(huì)陷入瑣碎的日常數(shù)據(jù)提取和報(bào)表統(tǒng)計(jì)需求中、對(duì)技術(shù)不會(huì)有多少提升。

其他補(bǔ)充了解：相比數(shù)據(jù)分析師更落地，但這個(gè)崗位并不那么清晰、主流，經(jīng)常被兼職。

6. 經(jīng)營分析

一句話介紹：復(fù)合了財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)背景的數(shù)據(jù)分析，常見于傳統(tǒng)行業(yè)。

日常工作內(nèi)容：開會(huì)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、寫報(bào)告具象產(chǎn)出內(nèi)容：分析報(bào)告。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)是比較鍛煉復(fù)合能力、視角更接近老板視角；劣勢(shì)是大多在傳統(tǒng)行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等新興行業(yè)崗位較少、數(shù)據(jù)顆粒度較大導(dǎo)致弱化技術(shù)占比。

其他補(bǔ)充了解：更多從企業(yè)財(cái)務(wù)、經(jīng)營視角分析數(shù)據(jù)，從分析方法技術(shù)上看距離互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析師相差較大，數(shù)據(jù)量級(jí)也沒那么大，但視角不同更宏觀；在互聯(lián)網(wǎng)公司崗位職能上，一般經(jīng)營分析是商業(yè)分析的一個(gè)分支

7. 商業(yè)分析

一句話介紹：大老板的近衛(wèi)軍，相比數(shù)據(jù)更看重思維方法論。

日常工作內(nèi)容：組織大家開會(huì)、調(diào)研訪談、寫匯報(bào)材料、分析經(jīng)營情況、做些戰(zhàn)略規(guī)劃。

具象產(chǎn)出內(nèi)容：匯報(bào)材料、分析報(bào)告、調(diào)研報(bào)告。

崗位優(yōu)勢(shì)vs劣勢(shì)：優(yōu)勢(shì)是距離大老板很近很近、掌握信息相對(duì)全局視野；劣勢(shì)是容易飄在上面不太落地、發(fā)展路徑略單一、初級(jí)階段瑣事比較多。

其他補(bǔ)充了解：最佳路徑就是空降去某個(gè)業(yè)務(wù)做負(fù)責(zé)人，從中央軍師變地方部隊(duì)長官；在互聯(lián)網(wǎng)公司，商業(yè)分析會(huì)細(xì)分成經(jīng)營分析和戰(zhàn)略兩個(gè)方向。

五、繼續(xù)疊加行業(yè)領(lǐng)域的差異

1. 互聯(lián)網(wǎng)vs金融/電信vs傳統(tǒng)行業(yè)

其實(shí)職業(yè)選擇不僅僅是崗位選擇，更多是行業(yè)的選擇，可以通過下表了解上面介紹過的不同崗位在不同行業(yè)的現(xiàn)狀。

為了便于盤點(diǎn)對(duì)比，我按照行業(yè)的數(shù)字化程度做了簡單的3個(gè)歸檔，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用是最全面深入的、緊接其后的是金融/電信行業(yè)、最后是眾多傳統(tǒng)行業(yè)。雖然在傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)部不同領(lǐng)域的公司在數(shù)字化程度上也有差異，但整體來看“方差”不大。

2. 降本增效vs開源變現(xiàn)

除了行業(yè)，在選擇崗位的時(shí)候也要考慮到它是更多給企業(yè)掙錢的還是省錢的。有個(gè)人性上的弱點(diǎn)和盲區(qū)，就是省錢的沒有賺錢的感知高，所以能選掙錢的肯定還是別選省錢的！從這個(gè)角度我們模擬上圖也做個(gè)表格看看。

六、作為過來人的選擇建議

我們上面羅列了那么多信息，綜合來說就是希望大家能結(jié)合行業(yè)情況、崗位要求、自身能力性格等多種因素，給自己在這些格子里找一個(gè)最適合的。

喜歡很重要，但很多時(shí)候大家的喜歡是處于對(duì)某個(gè)崗位的幻想。比如很多同學(xué)對(duì)數(shù)據(jù)分析師都以為是用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，但實(shí)際工作中并非如此，該崗位存在感比較低，做決策的還是人。所以選擇崗位的時(shí)候也可以破除幻想，走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

再有就是網(wǎng)上很多對(duì)行業(yè)的誤導(dǎo)性信息，比如現(xiàn)在加入互聯(lián)網(wǎng)就是49年加入國軍？我很難完全認(rèn)同，因?yàn)閷?duì)我們每個(gè)人而言，我們當(dāng)下就需要一個(gè)較好的環(huán)境和收入，我們沒法用今天換取10年之后的未來，尤其是這個(gè)未來還是概率性的。

所以抓住每一個(gè)當(dāng)下，在下一次浪潮來臨之前及時(shí)轉(zhuǎn)換賽道，才是普通人切實(shí)可行的操作。我建議大家在遵從自己的喜好以及客觀條件基礎(chǔ)的同時(shí)，多多找對(duì)的人請(qǐng)教匹配的問題。