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業(yè)務(wù)型 VS 技術(shù)型數(shù)據(jù)分析師,哪個(gè)更有前途?

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業(yè)務(wù)型 VS 技術(shù)型數(shù)據(jù)分析師,哪個(gè)更有前途?

來源:接地氣的陳老師

很多同學(xué)都聽說過,數(shù)據(jù)分析有技術(shù)型/業(yè)務(wù)型的區(qū)別。到底這倆有啥差異?哪個(gè)更適合自己?今天詳細(xì)講解一下。

業(yè)務(wù) VS技術(shù),差異在哪里

技術(shù)型數(shù)據(jù)分析崗位特征如下:

1、任職部門在IT部,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)面試

2、崗位職責(zé)里,沒有寫具體做哪一塊業(yè)務(wù)

3、崗位職責(zé)里,籠統(tǒng)地寫:滿足運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、銷售等部門需求

4、面試時(shí)一般會(huì)考SQL題,問一些籠統(tǒng)的指標(biāo)異動(dòng)怎么分析

5、入職以后接各個(gè)業(yè)務(wù)部門的需求,更新固定報(bào)表/臨時(shí)取數(shù)

業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)分析崗位特征如下:

1、任職部門在業(yè)務(wù)部,有可能有業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)面試

2、崗位職責(zé)里,明確寫:用戶增長(zhǎng)/門店分析/針對(duì)商戶策略分析

3、篩簡(jiǎn)歷的時(shí)候,會(huì)挑有類似分析經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先面試

4、面試的時(shí)候,會(huì)直接問具體的增長(zhǎng)/活動(dòng)/門店問題如何分析

5、入職以后服務(wù)特定部門(運(yùn)營(yíng)/產(chǎn)品/銷售),寫PPT寫得多

所以直觀地看,其實(shí)就是面試到底挑不挑業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)+入職以后服務(wù)一個(gè)部門還是接各種需求的區(qū)別。

因此同學(xué)們?cè)诿嬖嚨臅r(shí)候,不要光看招聘要求最下邊的能力,得看一下上邊的崗位職責(zé),面試的時(shí)候記得問一下:

1、面試官是HR還是用人領(lǐng)導(dǎo)

2、這個(gè)崗位設(shè)在IT還是業(yè)務(wù)

3、這個(gè)崗位有沒有團(tuán)隊(duì),大概幾個(gè)人

這樣才方便自己判斷形勢(shì)。經(jīng)常有同學(xué)沒有認(rèn)真看,準(zhǔn)備不充分,去了被幾個(gè)業(yè)務(wù)問題劈頭蓋臉問蒙圈了,這就太浪費(fèi)機(jī)會(huì)了。有一種特殊情況,就是有些崗位在數(shù)據(jù)中心,但是掛的是類似數(shù)據(jù)BP還是服務(wù)業(yè)務(wù)的,這時(shí)候也會(huì)問很多業(yè)務(wù)型問題。

技術(shù)型數(shù)據(jù)分析來源

大企業(yè)里都有專門的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),規(guī)模再大的還有獨(dú)立的數(shù)據(jù)中心。這些組織一般設(shè)置在IT下邊,是所謂技術(shù)型分析師的來源。至于具體工作的專業(yè)程度,主要看組織規(guī)模的大小。

一般獨(dú)立的數(shù)據(jù)中心,會(huì)單獨(dú)下設(shè):數(shù)據(jù)治理、數(shù)倉(cāng)開發(fā)、BI系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、算法模型。其中數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)專門陪著業(yè)務(wù)處理復(fù)雜的取數(shù)需求,固定的數(shù)據(jù)看板則交給BI開發(fā)來做。

當(dāng)然,有的公司規(guī)模沒這么大,因此會(huì)合并小組。還有的公司規(guī)模實(shí)在太小,就指望招一兩個(gè)人過來全棧數(shù)據(jù)分析。在這種草臺(tái)班子打工的體驗(yàn)是非常差的,經(jīng)常是清洗垃圾數(shù)據(jù)就累得半死,還被嫌棄分析不夠深入,所以找工作的時(shí)候要小心。

最關(guān)鍵的問題就倆:有沒有自己的數(shù)倉(cāng)/有沒有數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。如果沒人,沒數(shù)倉(cāng),就得悠著點(diǎn)考慮。作為菜鳥去混混經(jīng)驗(yàn)還行,老鳥都不推薦去。

業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)分析來源

很多常用數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)部門也會(huì)自己招人,這就是業(yè)務(wù)型分析師來源。常見的有三類:

第一類:戰(zhàn)略發(fā)展部、集團(tuán)市場(chǎng)部、業(yè)務(wù)管理部。這些部門是公司決策中樞,經(jīng)常需要做數(shù)據(jù)報(bào)告,分析業(yè)務(wù)發(fā)展情況,制定經(jīng)營(yíng)計(jì)劃,制定預(yù)算,跟蹤業(yè)務(wù)發(fā)展,分析業(yè)務(wù)問題。因經(jīng)常需要自己招人。招聘的崗位名字,可能叫數(shù)據(jù)分析也可能叫經(jīng)營(yíng)分析商業(yè)分析,但干的工作是差不多的。

第二類:用戶運(yùn)營(yíng)、商品運(yùn)營(yíng)、策略運(yùn)營(yíng)、銷售運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控與反欺詐部門。這些部門需要設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)策略,跟蹤業(yè)務(wù)執(zhí)行效果,診斷業(yè)務(wù)問題,指導(dǎo)一線工作,對(duì)具體業(yè)務(wù)問題,比如用戶分析、商品分析、策略分析、風(fēng)險(xiǎn)分析等有要求,因此經(jīng)常招人,有的還配置了自己的分析小組。招聘的崗位名字,除了數(shù)據(jù)分析,也可能叫數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)用戶分析。

第三類:客服、銷售、供應(yīng)鏈。這些部門的人力使用多,負(fù)責(zé)事務(wù)多,日常處理客戶咨詢/投訴、原材料收貨/發(fā)貨、生產(chǎn)進(jìn)度統(tǒng)計(jì)、銷售進(jìn)度追蹤等等,因此經(jīng)常招人。只不過這些部門更偏一線,招聘的崗位,一般都是專員,比如銷售統(tǒng)計(jì)專員客服統(tǒng)計(jì)專員采購(gòu)統(tǒng)計(jì)專員。

單純從部門、崗位名字,大家也能看出來差別。實(shí)際上大部分基層的XX數(shù)據(jù)專員,他真的就是磚員,每天都在用Excel處理基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)表,沒啥技術(shù)含量,工資也很低,前途也很渺茫。

雖然名為銷售分析專員,可真去面試高級(jí)一些分析崗位,不是被嫌棄缺經(jīng)驗(yàn),就是被嫌棄思路不行。除非是0基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行的想混點(diǎn)經(jīng)驗(yàn),否則都不推薦。

看到這,肯定有同學(xué)會(huì)問:那技術(shù)型/業(yè)務(wù)型分析,到底干哪個(gè)好?

業(yè)務(wù)VS 技術(shù),應(yīng)該選哪個(gè)

對(duì)于在校生而言,強(qiáng)烈建議不要考慮啥業(yè)務(wù)型分析,就認(rèn)認(rèn)真真找一個(gè)寫SQL的崗位實(shí)習(xí)仨月。也不用管它啥公司,只要能寫SQL就行。

因?yàn)樵谛I鷮?duì)數(shù)據(jù)分析工作,經(jīng)常葉龍好龍。覺得自己很適合干數(shù)據(jù)分析,可每天搓個(gè)200行SQL,核對(duì)一下數(shù)據(jù),清洗一下數(shù)據(jù),就覺得很枯燥,無聊,想跑。所以找個(gè)實(shí)習(xí)體驗(yàn)下真實(shí)感覺非常重要。

還有些在校生,把業(yè)務(wù)分析當(dāng)成是逃避寫SQL的退路,我不想寫SQL,我去干業(yè)務(wù)分析行不行?額……問題是對(duì)在校生而言,你也不懂業(yè)務(wù)呀。抱著這種心態(tài),很容易找一個(gè)磚員類工作,干了幾個(gè)月發(fā)現(xiàn)自己就是個(gè)Excel搬運(yùn)工,最后還是干不下去。

對(duì)于已經(jīng)工作的同學(xué)而言,主要看自己更擅長(zhǎng)哪個(gè)+想做哪個(gè)。

有些業(yè)務(wù)的同學(xué)想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù),是因?yàn)閰挓┦聞?wù)型工作。比如做會(huì)員運(yùn)營(yíng)的,要去采購(gòu)會(huì)員禮品,處理會(huì)員投訴,定SOP然后一輪輪去各地宣講,真心煩,本身自己就熟悉會(huì)員制度、活動(dòng)玩法,轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)也是很好的。這時(shí)候就可以轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)分析,發(fā)揮自己懂業(yè)務(wù)的優(yōu)勢(shì)。

有些同學(xué)雖然是寫SQL的,但是和業(yè)務(wù)混得熟,特別和產(chǎn)品/策略部門混得熟,參與多很多產(chǎn)品/算法類ABtest。這時(shí)候去面大廠的產(chǎn)品分析、用戶分析、策略分析都很有優(yōu)勢(shì)。

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