有人問(wèn)，為什么網(wǎng)上、自媒體平臺(tái)上數(shù)據(jù)分析很火熱，但是學(xué)完數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)并不是那么好找工作，或者找到的工作跟想象中的那種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值、Data Driven、商業(yè)分析、運(yùn)營(yíng)分析那種感覺(jué)高大上的工作根本就不沾邊。天天就是沒(méi)完沒(méi)了的整理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，做做匯報(bào)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表。分析出來(lái)的東西再好，也沒(méi)有人真正重視，感覺(jué)這個(gè)崗位就不是一個(gè)真正意義上的數(shù)據(jù)分析崗，就是一個(gè)數(shù)據(jù)信息員的角色。

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這樣的吐槽在數(shù)據(jù)分析行業(yè)一定不少。有的人就會(huì)說(shuō)，可能是公司選的不對(duì)，公司選小了，選個(gè)大公司可能就有專(zhuān)門(mén)的這樣的崗位。什么是大公司，年收入近千億規(guī)模的上市公司算不算？就算在這么大規(guī)模的公司里面，也不見(jiàn)得有這樣的職位。在這么大規(guī)模的公司里面，搞IT信息化的有很多人，但是到了數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)我見(jiàn)過(guò)的，不超過(guò)10個(gè)人，中間可能就1-2個(gè)人專(zhuān)門(mén)學(xué)過(guò)像R、Python，具備實(shí)際的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力和數(shù)據(jù)分析思維意識(shí)。所以，跟公司規(guī)模大小關(guān)系并不大，反而跟行業(yè)的選擇有關(guān)。

所有從事數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友們，一定要明白一個(gè)基礎(chǔ)的、最底層的邏輯，就是：業(yè)務(wù)決定數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)決定分析，業(yè)務(wù)在哪里、數(shù)據(jù)就在哪里、分析就在哪里。這個(gè)是什么意思呢？就是企業(yè)的IT基礎(chǔ)信息化建設(shè)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是先有基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)底子，才會(huì)有數(shù)據(jù)的沉淀，才會(huì)有數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

不是每個(gè)行業(yè)的IT基礎(chǔ)信息化都做的是非常好的，很多傳統(tǒng)行業(yè)IT基礎(chǔ)信息化底子是非常薄弱的，基礎(chǔ)都沒(méi)有打牢固，是沒(méi)有這種數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和場(chǎng)景供大家來(lái)做數(shù)據(jù)分析的。也就是說(shuō)，在這些企業(yè)里的IT信息化，首要的工作還不是數(shù)據(jù)分析，而是先咱們把線下的業(yè)務(wù)流程搬到線上管理起來(lái)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)管理流程效率的提升。

哪些行業(yè)的IT基礎(chǔ)信息化起步較早往往系統(tǒng)沉淀的數(shù)據(jù)成熟度就越高，基礎(chǔ)信息化建設(shè)做完了，后面的數(shù)據(jù)信息化自然就是接下來(lái)的重點(diǎn)工作，數(shù)據(jù)分析才有真正的用武之地。比如金融、銀行領(lǐng)域，為了支撐業(yè)務(wù)交易的運(yùn)轉(zhuǎn)，IT基礎(chǔ)信息化工作可能在2010年之前就已經(jīng)完成了，信息化的沉淀已經(jīng)快20年了，底子比較扎實(shí)，數(shù)據(jù)成熟度相對(duì)比較高，所以有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)分析崗位這種需求。

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還有像電商、零售、物流等TO C服務(wù)性行業(yè)，對(duì)效率要求很高，特別是運(yùn)營(yíng)效率，企業(yè)拼到最后拼的資源的利用效率、運(yùn)轉(zhuǎn)效率，已經(jīng)到了強(qiáng)運(yùn)營(yíng)階段，這個(gè)時(shí)候?qū)?shù)據(jù)的訴求是非常高的。市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，市場(chǎng)也很復(fù)雜，沒(méi)有數(shù)據(jù)的支撐，沒(méi)有分析的決策，基本上是寸步難行。

往往對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度就會(huì)非常的高，自然會(huì)有專(zhuān)門(mén)的BI團(tuán)隊(duì)構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)，大量的數(shù)據(jù)分析人員來(lái)做業(yè)務(wù)分析、運(yùn)營(yíng)分析來(lái)支撐到具體的運(yùn)營(yíng)工作。

簡(jiǎn)單總結(jié)下，數(shù)據(jù)分析崗位的多與少跟企業(yè)的規(guī)模大小我個(gè)人認(rèn)為沒(méi)有太大的關(guān)系，跟行業(yè)卻是直接相關(guān)的。行業(yè)業(yè)務(wù)成熟度高、IT信息化建設(shè)基礎(chǔ)好、公司到了強(qiáng)運(yùn)營(yíng)階段，對(duì)數(shù)據(jù)分析崗位的訴求就會(huì)非常的大。

這就是為什么大家在市場(chǎng)上看到的幾乎所有講數(shù)據(jù)分析的書(shū)籍、視頻、培訓(xùn)為什么講的案例都是跟電商、零售、運(yùn)營(yíng)、什么人貨場(chǎng)或者是金融的用戶畫(huà)像等等這些。因?yàn)槠渌暮芏嘈袠I(yè)根本就支撐不起來(lái)這種體系化、系統(tǒng)化、理論化的數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景。連這些場(chǎng)景都沒(méi)有，數(shù)據(jù)的價(jià)值無(wú)從發(fā)揮，數(shù)據(jù)分析的價(jià)值自然也就體現(xiàn)不出來(lái)。這樣就又造成了另外的一個(gè)問(wèn)題，那就是在很多傳統(tǒng)行業(yè)中，有些企業(yè)還是做的不錯(cuò)的，IT信息化的基礎(chǔ)底子也打得比較好，業(yè)務(wù)成熟度也比較高，也逐步開(kāi)始重視業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)了，但是對(duì)不起又招不到合適的人。

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為什么？因?yàn)樵谶@個(gè)行業(yè)里面，就沒(méi)有產(chǎn)生過(guò)批量化的數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員，整個(gè)人才池里面是空的。找一個(gè)懂零售，跟企業(yè)講講RFM模型、講講人貨場(chǎng)、講講留存、轉(zhuǎn)化的可能有很多，很好找。但是找一個(gè)比如懂你所在這個(gè)行業(yè)的比如汽車(chē)流通的銷(xiāo)售、水平、售后三大業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析師可能就是鳳毛麟角。找一個(gè)懂造電池、造滑板車(chē)、造輪胎、造芯片的某一個(gè)生產(chǎn)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，或者煉鋼、煉鐵、采煤的，懂業(yè)務(wù)又懂企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的數(shù)據(jù)分析師根本就找不到，整個(gè)人才資源的沉淀在過(guò)去的五年、十年根本就沒(méi)有發(fā)生過(guò)，找不到的。

所以，數(shù)據(jù)分析的行業(yè)屬性是非常重的。但是也要看到另外的機(jī)會(huì)，有哪些新興行業(yè)跑起來(lái)了，作為數(shù)據(jù)分析師，如果正好你有機(jī)會(huì)進(jìn)入到這個(gè)行業(yè)先行沉淀下來(lái)，未來(lái)隨著這個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的迫切需求，個(gè)人職業(yè)成長(zhǎng)機(jī)會(huì)和選擇面還是非常多的。

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