很多同學都聽說過,數據分析有技術型/業務型的區別。到底這倆有啥差異?哪個更適合自己?今天詳細講解一下。
業務 VS技術,差異在哪里
技術型數據分析崗位特征如下:
1、任職部門在IT部,數據團隊領導面試
2、崗位職責里,沒有寫具體做哪一塊業務
3、崗位職責里,籠統地寫:“滿足運營、產品、銷售等部門需求”
4、面試時一般會考SQL題,問一些籠統的“指標異動怎么分析”
5、入職以后接各個業務部門的需求,更新固定報表/臨時取數
業務型數據分析崗位特征如下:
1、任職部門在業務部,有可能有業務領導面試
2、崗位職責里,明確寫:“用戶增長/門店分析/針對商戶策略分析”
3、篩簡歷的時候,會挑有類似分析經驗的優先面試
4、面試的時候,會直接問具體的增長/活動/門店問題如何分析
5、入職以后服務特定部門(運營/產品/銷售),寫PPT寫得多
所以直觀地看,其實就是“面試到底挑不挑業務經驗”+“入職以后服務一個部門還是接各種需求”的區別。
因此同學們在面試的時候,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,面試的時候記得問一下:
1、面試官是HR還是用人領導
2、這個崗位設在IT還是業務
3、這個崗位有沒有團隊,大概幾個人
這樣才方便自己判斷形勢。經常有同學沒有認真看,準備不充分,去了被幾個業務問題劈頭蓋臉問蒙圈了,這就太浪費機會了。有一種特殊情況,就是有些崗位在數據中心,但是掛的是類似“數據BP”還是服務業務的,這時候也會問很多業務型問題。
技術型數據分析來源
大企業里都有專門的數據團隊,規模再大的還有獨立的數據中心。這些組織一般設置在IT下邊,是所謂技術型分析師的來源。至于具體工作的專業程度,主要看組織規模的大小。
一般獨立的數據中心,會單獨下設:數據治理、數倉開發、BI系統開發、數據分析、算法模型。其中數據分析團隊專門陪著業務處理復雜的取數需求,固定的數據看板則交給BI開發來做。
當然,有的公司規模沒這么大,因此會合并小組。還有的公司規模實在太小,就指望招一兩個人過來“全棧數據分析”。在這種草臺班子打工的體驗是非常差的,經常是清洗垃圾數據就累得半死,還被嫌棄“分析不夠深入”,所以找工作的時候要小心。
最關鍵的問題就倆:有沒有自己的數倉/有沒有數據團隊。如果沒人,沒數倉,就得悠著點考慮。作為菜鳥去混混經驗還行,老鳥都不推薦去。
業務型數據分析來源
很多常用數據的業務部門也會自己招人,這就是業務型分析師來源。常見的有三類:
第一類:戰略發展部、集團市場部、業務管理部。這些部門是公司決策中樞,經常需要做數據報告,分析業務發展情況,制定經營計劃,制定預算,跟蹤業務發展,分析業務問題。因經常需要自己招人。招聘的崗位名字,可能叫“數據分析”也可能叫“經營分析”“商業分析”,但干的工作是差不多的。
第二類:用戶運營、商品運營、策略運營、銷售運營、風控與反欺詐部門。這些部門需要設計業務策略,跟蹤業務執行效果,診斷業務問題,指導一線工作,對具體業務問題,比如用戶分析、商品分析、策略分析、風險分析等有要求,因此經常招人,有的還配置了自己的分析小組。招聘的崗位名字,除了“數據分析”,也可能叫“數據運營”“用戶分析”。
第三類:客服、銷售、供應鏈。這些部門的人力使用多,負責事務多,日常處理客戶咨詢/投訴、原材料收貨/發貨、生產進度統計、銷售進度追蹤等等,因此經常招人。只不過這些部門更偏一線,招聘的崗位,一般都是“專員”,比如“銷售統計專員”“客服統計專員”“采購統計專員”。
單純從部門、崗位名字,大家也能看出來差別。實際上大部分基層的“XX數據專員”,他真的就是磚員,每天都在用Excel處理基礎的統計表,沒啥技術含量,工資也很低,前途也很渺茫。
雖然名為“銷售分析專員”,可真去面試高級一些分析崗位,不是被嫌棄缺經驗,就是被嫌棄思路不行。除非是0基礎轉行的想混點經驗,否則都不推薦。
看到這,肯定有同學會問:那技術型/業務型分析,到底干哪個好?
業務VS 技術,應該選哪個
對于在校生而言,強烈建議不要考慮啥業務型分析,就認認真真找一個寫SQL的崗位實習仨月。也不用管它啥公司,只要能寫SQL就行。
因為在校生對數據分析工作,經常葉龍好龍。覺得自己很適合干數據分析,可每天搓個200行SQL,核對一下數據,清洗一下數據,就覺得很枯燥,無聊,想跑。所以找個實習體驗下真實感覺非常重要。
還有些在校生,把業務分析當成是逃避寫SQL的退路,“我不想寫SQL,我去干業務分析行不行?”額……問題是對在校生而言,你也不懂業務呀。抱著這種心態,很容易找一個磚員類工作,干了幾個月發現自己就是個Excel搬運工,最后還是干不下去。
對于已經工作的同學而言,主要看自己更擅長哪個+想做哪個。
有些業務的同學想轉數據,是因為厭煩事務型工作。比如做會員運營的,要去采購會員禮品,處理會員投訴,定SOP然后一輪輪去各地宣講,真心煩,本身自己就熟悉會員制度、活動玩法,轉數據也是很好的。這時候就可以轉業務型數據分析,發揮自己懂業務的優勢。
有些同學雖然是寫SQL的,但是和業務混得熟,特別和產品/策略部門混得熟,參與多很多產品/算法類ABtest。這時候去面大廠的產品分析、用戶分析、策略分析都很有優勢。
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