数据分析行业的前景怎么样?

前华为员工,十年数据分析师,看了几篇回答实在想进来怒答一波

先说一句,千万不要看了几篇机器人写的文章就给自己定下职业规划,觉得这个行业好像一片光明、人人都能挣钱似的,其实吃人血馒头的自媒体大有人在;其次你要自己去调研,去找数据,找身边的例子,找企业了解,这才是对你自己的未来负责

话可能激进了些,但是我这几年几乎每天都会有人来问我想要转行数据分析,有工作20年的,有初中刚毕业的,你不知道他们受荼毒有多深……

好了不扯了,我再说数据分析行业。你知道自媒体运营吗?数据分析的情况跟这个差不多,尤其是偏业务的,也都是火了没几年,门槛又不高,不少人趋之若鹜,挤破头也要挤进这个行业,直到现在,整个数据分析行业(只说国内)表面上供小于求,实则水分特别高。

水分是什么?

一是企业,表面上看好像什么企业都想要数据分析,你要明白,你们趋之若鹜的同时国内企业也在盲目随众,现在哪个企业不搞数据化改革、不搞数分平台建设?其实你要问企业真的很需要吗?并不是。很多企业就是招了一堆人天天做报表,当取数机器。如果你想做的是业务分析师,情况就更惨一些了,在大多数中小型企业和部分传统企业中,业务分析经常是被老板说没价值的,时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。

二是求职者,主要是这个行业门槛太低了,换句说话,门槛不明显。可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了,其实用excel做统计都算是数据分析,所以数分的人多而不精。别看行业里人这么多,真正达到分析师高度的人很少很少,大厂企业争得抢的是这样的人。

说了这么多,冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒——我再接着说点职业发展的:

如果你想做运营类,数据分析都有前提目标,分析一场营销活动的转化效果、分析用户下载激活注册的转化率、分析某个广告渠道的下载量、每激活成本、用户留存情况等等,这些一般是不设专岗,往往ceo、coo、产品、运营同学把这部分工作各自承担了。当然,如果公司组织结构很大,不排除单独设立,这时候需要你具备熟练操作数据分析工具、如mySQL、spss、python,甚至是报表呈现。

另外一个就是就是研发型数据分析师,一般就是据业务需求做数据埋点、监测,数据处理、报表呈现。高深一点的就是大数据分析、BI工程师、机器学习、个性化推荐了。

其实造成数据分析师地位不高的主要原因,就是不认同和价值缺失。我们总说数据驱动业务,可平时看到的,却总是业务部门追着数据部门屁股要数据,而且数据分析的价值其实很难表现出来,领导不认同,同事不认同,甚至连自己都不认同,甚至会怀疑自己所做的事情是不是真的有价值,这种情况在企业中非常常见,做数据分析的人基本都会转做管理和运营。

其实数据分析做到一定程度会觉得有瓶颈,技术已经做到头了,但是就数据分析来说,技术真的不是最重要的(虽然要说做到头还是比较难的,数据的坑纵深很大),业务要更重要,再牛逼的技术,对业务没有赋能,被砍掉完全有可能,因为企业要靠业务来养,投入是要看回报的,不管是短期还是长期的。

银行业耳熟能详的海外某银行是一家主要经营信用卡、房屋按揭贷款、汽车贷款以及存款的银行机构。1988年成立之初,其还只是美国弗吉尼亚州Signet银行的信用卡部门,但现在已成为全美前十大银行之一。

该创始人给出的答案是:“我们不是一个传统的银行,我们不认为自己是一个银行。我们是以信息为基础战略的公司,第一个成功的产品恰好是在银行业。”

以信息为基础战略就是把数据资产和信息技术放在首位,该银行基于自身数据和外部数据进行二次挖掘,形成差异化优势实现了精准营销。

“但大多数银行在做数据分析时,80%的时间都用在数据准备阶段,而且40%的分析只做了一个分析模型就结束了,并没有和实际业务很好的结合。”Teradata天睿公司大中华区大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青说道。

数据的价值还远远没有充分利用,金融行业要做到在运营型分析和分析型应用中都完成闭环,同时将智能化的设计嵌入到实时的工作流程中,使任何数据在任何时间都能快速响应。

目前银行在大数据的使用上都处在早期,所以也造成了各家提供的产品、服务、功能都越来越趋同。在未来银行要通过数据实现真正的精准营销,通过有效的手段应用到有效的场景中,针对有效的对象,才能产生更大的差异化。

如果一个客户在银行如果持有三个产品,那么他的离开率就相对较低。在精准营销上,银行需要搭建场景,更加了解用户的喜好,培养用户习惯,通过持续的关怀让客户留在银行。

未来不同的人,在不同的时间打开银行App都会有不同内容,通过模型、分析可以做到智能的精准推荐,实现千人千面。Teradata天睿公司大中华区商业智能高级经理余俊越指出,已经有一些银行在尝试小范围的个性化定制,当然还有很多像开发、服务等层面上的因素制约。

我身边很多人都在数据分析行业有五六年的从业经验,从宏观的求职和就业方面来说,数据分析师行业的前景是非常好的,尤其是金融和互联网行业对数据分析师的需求非常大。通常来说刚毕业的大部分应届生的技术能力还不足以入行数据分析师,所以这一行业的人才是非常短缺的。因为这一行业发展好,前景好,待遇也好,所以很多人在工作后纷纷找准机会进行转型。

关于数据分析行业的就业前景可以参考我之前的一篇头条文章

https://www.toutiao.com/i6969474565072405006/

数据分析行业对技能的要求是非常高的,需要比较综合的技术型人才,很多自学能力强的人通过自学就能转型成功,但是对大部分人来说还是更推荐跟着老师进行系统性的学习。

作为数据从业者,从实际收入的角度讲下。

数据分析包含不同的角度分工,具体看你选择的是哪类:

第一类,侧重于网站分析的分析师,包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。

第二类,侧重于业务分析师,包括运营分析师、数据分析师等。

第三类,侧重于技术走向的,例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。

从收入看,第一类最低,中间的次之,第三类最高。原因:

1.中国普遍技术取向,涉及到IT、编程、开发类的工资高;

2.业务价值认知,网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门,这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型,因此限制较高。

当然,真正比较牛逼的分析师还是有的,并且一般不是做业务类分析,而是侧重于篇战略或整体性、全局性的分析,例如,他们不会去解决为什么这个广告位流量这么低类似的“低级”问题。

如果题主要从事数据分析行业,无论你是学这个的,还是转行的,都建议从技术型路线走起。以python或R开始做,网站很多资料和教程。尤其是python,基本上只要有一点点随学随会。

祝好运!

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广,数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝,相应地,数据分析师这个岗位也越来越受到关注,越来越多的小伙伴也转行做数据分析,因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景,而且数据分析师的薪资待遇也很不错!

岗位缺口大,就业薪资高,而且这个岗位对学历的要求不是特别高,对经验的要求也不算严格,从而数据分析师,在大数据时代,迎来了黄金就业期。

=有些企业则会根据自身所处行业特点,赋予数据分析师一些更具体的岗位名称,例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同,对于技术来说万变不离其宗,所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求,去获取、清洗、分析数据,并呈现数据分析结果,辅助企业做出判断或决策。

通过搜索BOSS直聘和领英,发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺,其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是,虽然国内现有很多数据分析师员工,但其数量占比依旧很少,职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中,给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。

2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍,从数据可以看出,2021年乃至未来,数据分析师将是职业发展的一个重要方向。从销售、市场,到运营、产品经理、用户研究等,都试图从各种繁杂数据中看出点门道,获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

我觉得数据分析行业的前景怎么样?并不是重点,数据分析的最终的方向无非是两条:要么在公司内部做数据分析,用数据分析赋能业务发展。要么去专门的数据分析公司。而数据分析从业者更应该考虑如何用数据创造价值,如果你没有用数据创造价值的能力,那么就只能等着被数据淹没,沦为一个取数的或者做报表的机器而已,也就早早的到达职业的天花板。

这往往体现在数据价值的层面上,越往数据应用层靠拢,对数据产生价值的要求就越高,从事数据分析领域的人要常常自省是否有更好的商业意识、数据思维、业务理解能力、数据敏感度等,毕竟在公司层面,没人关心你是否比某个指标提高了一个百分点,公司关心的是你提高了这一个百分点之后,对公司产生的价值是什么。

那么,你就需要成为具备商业意识、数据思维、业务理解能力、数据敏感度等的高价值的数据人员,所以多多学习吧,别太约束自己,故步自封,多在行业领域内交流。

最后就是,我认为数据分析这个职位,干得好的,钱还真不少。虽然现在每个行业都有数据分析的需求,但是不同行业的岗位还各不相同,我觉得我们应该要选择一个薪资可观、发展前景好的工作,而在大数据蓬勃发展的当下,这样的机会实在太多。

大数据分析不是简单的过程。

它是经过数据采集——存储数据——数据处理和分析——数据的可视化和展示这几个大的步骤实现的。

无论是传统行业还是互联网行业,大数据分析是企业必经的阶段,通过数据分析使数据活起来,发挥其潜在价值,为企业的业务发展提供支持。

大数据分析:

简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

互联网最热职位人才报告指出,产品研发工程师、产品经理,人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。

数据分析行业的前景怎么样?

目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

因此大数据就业前景是非常良好的。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

在大数据这一行业,先人一步进入大数据行业,就先人一步掌握大数据技术,在别人纠结犹豫的时候过果断采取行动学习大数据,进入大数据行业。

加米谷大数据开发9月零基础班,已开课可试听;大数据分析10月零基础班,预报名中…

相关:

大数据分析就业前景及职能定位

https://www.toutiao.com/i6688162708421870094/

2020 年 5 月 6 日,人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》,报 告显示:预计 2020 年中国大数据行业人才需求规模将达 210 万,2025 年前大数据人才需求仍将保持 30%—40%的增速,需求总量在 2000 万人左右,数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。

近日,CDA 数据分析师公布了《2020 上半年数据分析人才及 CDA 持证人行业报告》,数字化转型不仅需要底层信息化基建的支撑,还需要培养相关人才实施应用,相比 2013 年,2017 年数据分析师职业成为为五大新兴职业之一。

未来一定是数据量化的时代,掌握一点数据运算和数据分析一定是任何行业都通用的,因为人的数据运算能力远弱于机器,也就是所谓的AI人工智能,但是分析的结果千变万化,人的情绪和人为逻辑尚可发展。

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