
經常有同學問:數據分析師成長是否有軌跡可循?從我自身體驗+服務過大量企業情況來看,數據分析師成長是有路線的,只不過不同的企業給到數據分析師的成長天花板不同,所以大家感受才差異明顯。
總的來看,可以分為五個階段
階段1:取數階段
SQL Boy是數據分析師們必經階段,所謂“猛將發于行伍,宰相起于州縣”,正是此理。因為真正工作中取數,并不是對著一個清洗好的大寬表寫sql那么簡單。
為了提高數據質量,確保取數正確,有很多很多繁瑣的工作要做:了解數據口徑,了解產生數據的業務系統&業務流程,了解數據庫設計,設計合理的埋單需求,要檢查數據質量,要了解人工填報錯漏背后真實原因……繁瑣、糾結、復雜,都是工作常態。
當然,SQL Boy本身也被吐槽得很厲害,人人都討厭當“人肉取數機”。不過這不是取數本身的錯,而是很多企業僅僅讓數據分析停留在這個階段,沒有規劃更長遠的發展道路,換個公司就能解決問題。
階段2:需求階段
“給我一個數,下班前要,快點”——這是要求。
“我們在本月新上一個活動,需要監控效果”——這是需求。
滿足業務的需求而非要求,是數據分析師獲得認可,獨當一面工作的重要一步。很多公司在招聘“高級數據分析師”的時候,“高級”倆字主要就看:能不能自己搞掂業務方需求。能搞掂需求,就不需要事事等著領導安排;就不需要讓業務反復提數還不滿意;就有機會想到業務前頭,找到更多合作機會。
從要求到需求,一字之差,卻意味著很多相關能力的提升。你不能埋頭苦干,業務說啥就跑啥數,這樣總是被業務牽著鼻子團團轉。你不能等著領導一件件教,常見的銷售、運營、產品、供應、生產需要看啥指標,有啥分析維度,自己的心里有數。
你得主動溝通,提出方案引導業務,把零散的需求合并成可以固定監控的報表。這樣才能達成滿足需求,體現工作業績的目的。這需要在數據認知、業務認知、溝通能力上都有進步。
在一些部門關系融洽,數據和業務好的公司,這一步很容易實現。但有些公司就難了,公司缺少合作氛圍,只把數據分析師當人肉取數機。如果身陷這種環境,做數據的同學一定要勇于突破,換個好一些的公司,不然,很容易長年累月生悶氣,又沒啥進步。
階段3:分析階段
注意!并非所有的業務需求,都需要分析,很多需求就是簡單的“監控下數據”。但是能體現數據分析師價值的,一定是分析型的需求。通過分析問題,讓領導們覺得數據分析有用,這才有進一步晉升機會。
凡是經歷過從0到1建立數據部門,或者從1到10壯大數據部門的同學,都會對此深有感觸。領導們在思考問題的時候,想到請數據組長過來聊一聊,想到問一下數據的建議,比什么KPI/OKR考核,都能更快促成升職加薪。
在這個階段,經常要面臨理論與實際、理想與現實的沖突,比如:
明明數據采集很少,老板們卻希望“深入分析”。
明明沒有科學抽樣,老板們卻希望“做出合理評估”。
明明有問題暴露,老板們卻希望“結果呈現好一點”。
為了滿足需求,經常需要分析組組長/經理們反復橫跳。往往是先努力學習統計學、算法等知識,努力收集同行、同業做法,然后再對著自己公司破爛不堪的數據想辦法,然后再“心領神會”地接受老板旨意,想辦法滿足老板們靠譜/不靠譜的需求。
很多理想主義者會倒在這一關,吐槽老板們不靠譜,吐槽上位的同事只會忽悠,覺得自己一身真才實學沒地方發揮。注意!跳槽并不能解決這一階段的問題,即使換個公司,也很難保證數據質量100%好,老板100%懂得并遵守統計學、算法的規定。這一階段必須得自己思想先開悟才能挺過去。
階段4:價值階段
幾乎所有公司的數據部門的領導,都面臨過這種靈魂拷問:
“你分析的有什么用?”
“你的工作績效怎么考核?”
“你對整個公司的發展貢獻了啥?”
當初求數像條狗,看到報告嫌人丑,是非常真實的從業狀態。作為數據分析師,想要進一步讓業務認可,光靠ppt和excel輸出是不夠的。必須得打造幾個固定的價值點,有自己的產品輸出才行。
這個階段很考驗數據部門領導的項目運作能力(畫餅能力)。找熱點話題,引導老板們表達需求,把數據產出向“數字化轉型”“數據賦能”“數據化管理”等熱點上蹭,和業務部門搞好關系,多收表揚信,相互吹捧體現價值,都是基本操作。
這個階段,“如何包裝數據產品”與“如何提升客戶體驗”是兩個關鍵話題。包裝數據產品,可以結合不同時間段的熱點話題,比如趁中臺概念火,就搞CDP+MA數字化運營,比如趁著大家喊“數字化轉型”,先把“戰情觀察室”“管理駕駛倉”等BI項目上了,比如趁數據賦能火,把移動端報表上了。用工具替代臨時取數,后邊寫績效才有保證。
提升客戶體驗,則要先清晰目標客戶是誰。大老板、業務部門領導、一線是三類完全不同的群體。往往對上要多講同業先進概念,畫大餅。對業務和一線,則是找他們最關心的話題,做利益交換:數據證明業務做得好,業務證明數據產品有用。這里有很多細節操作可以講,大家感興趣的話,后續可以單獨起一篇。
階段5:管理階段
經歷了前四個階段,實際上已經能在公司里混到數據部門領導了,只不過不同公司數據團隊規模有差異,因此管轄權限會有區別。作為部門管理者,除了專業能力外,常規的管理方法也要有一定掌握。這個話題展開就大了,這里先不多說。
但是,并非所有的數據部門領導,都是走數據分析線升上來的。在我合作過的客戶里,有一類是走業務線過來的,比如戰略發展部/市場部,或者干脆是空降的。這一類領導往往在向上管理,在滿足老板需求上很得心應手,但在服務其他部門,落地數據產品上較弱。
另一類則是走IT線過來的,比如做數倉、做業務系統起家的,這些人落地能力強,但向上管理,畫餅能力都有待提升。也正是因此,我才有生意做,嘿嘿。
所以作為數據從業者,始終需要技術與業務并進。從取數到做項目,從做項目到做產品,從做產品到做管理的提升,不斷地為公司創造價值,增強老板們體驗,就能不斷讓自己進步,爭取更多升職加薪機會。
注:此文轉載自公眾號“接地氣的陳老師”
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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