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榮耀標識各類數據崗位，真相超全剖析
在數字化時代，數據崗位如雨后春筍般涌現，但很多人對這些崗位的真實情況卻知之甚少。數據分析師、商業分析師、數據運營……這些看似相似的崗位，背后究竟隱藏著怎樣的區別與真相
很多同學希望加入數據之路，很多同學想更上一層樓。可是，你真的知道，企業口中的“數據分析師”是啥玩意嗎？數據分析，商業分析，經營分析，業務分析，策略分析，數據運營，BI分析……到底有啥區別？
今天我們系統解析一下，2025年職場不迷路哦。
一、從數據來源說起
企業數據有四大常見來源：
● 行業數據：行業情況、宏觀數據，一般是第三方提供
●用戶數據：直接發問卷，調研用戶/門店/經銷商情況
●外部系統數據：比如經營天貓店、亞馬遜等平臺，平臺數據
●內部系統數據：企業自身交易系統、ERP、CRM、網站、APP記錄數據
這四種數據來源，對應的是完全不同的四個方向：
▌行業研究線：行業數據→行業研究→戰略/策略方向。一般只有對行業政策敏感的行業，比如銀行、證券，大型集團總部才設專職崗位做這個，對應行業研究線。行業研究線完全不需要開發技能，關鍵是：對行業懂多少。
▌市場調研線：問卷/訪談→市場調查→營銷/設計方向。市場調研在快消、零售、連鎖店、耐用品設計等傳統企業非常流行和成熟。在大的互聯網企業有可能有用研中心，但小互聯網公司估計產品經理和運營自己就稀里糊涂干了。這一條線關鍵是：問卷設計、訪談設計、資料總結這些調研相關的經驗。
▌平臺運營線：使用平臺→整理報表→運營建議。這一類經常叫“淘寶/亞馬遜/電商數據分析”或者叫“銷售分析”“供應鏈分析”之類。這些就是我們俗稱的“表哥表姐”。每天主要的任務就是從電商平臺，導出Excel表二次加工。由于數據是固定報表，業務解讀能力是非常重要的，不然就成了純表格搬運工。
▌數據開發線：內部系統→數據倉儲→數據模型/數據中臺→數據產品（BI）。這一條線，也有叫“數據開發”“BI工程師”“大數據工程師”的。這里，數倉開發需要hadoop全家桶相關經驗與數倉建模，有專人負責；BI工具，基于寬表的SQL取數，由另一批專人負責。
▌數據分析線：面向業務提供數據服務，又叫數據BP/業務分析/經營分析/商業分析……是滴，狹義上的數據分析就是這些。這些崗位需要接業務的需求，提供數據解讀，分析報告，看板等，總之是面向業務而不是開發需求的。
以上五類都是和數據有關工作，如果企業區分清晰，就會有五個不同方向崗位出來。當然，也有一些企業分得很亂。
二、混亂的根源，在這里
理論上，最理想的狀態是：
● 數據開發五條線齊全（數據倉儲、數據建模、數據產品、數據分析、數據治理）并且歸屬IT管理
●市場調研、行業研究統一管理，并且歸屬市場部或戰略發展部，歸業務管理。
●所有業務分析都不該單獨設崗位，做事情的人自己就得有分析能力
這樣分工清晰，各自工作、匯報、晉升，路線很清晰，能最大化發揮作用。理論是美好的，現實是殘酷的。這樣的架構，對企業有很多要求：
●企業規模夠大●
領導對數據來源、生產、作用非常清楚
●HR對數據來源、生產、作用非常清楚
●企業分工職責很清楚，相互不打架
●IT部門得到足夠尊重，有足夠投入
●業務部門有足夠能力解讀，應用數據
●領導們各司其職，相互配合
●領導們對發展目標有清晰認知
你會發現，以上8個條件經常不存在。
初級問題：
● 企業規模不夠大，需要一人干一堆事
●領導自己稀里糊涂：“不就是個數據嗎，一個人不夠？搞倆人？”
● HR小妹稀里糊涂：“需要熟悉Python，R，SPSS，EXCEL工具
是滴，一般招聘時，寫：“需要熟悉Python，R，SPSS，EXCEL工具”的，基本都是只要EXCEL，招聘要求里有SPSS的基本都是HR小妹妹不懂行百度來的用人要求。這樣自然容易把各種崗位混為一談，最后招來的人貨不對板。
中級問題：
●運營/市場/推廣不滿IT工作效率慢，想自己招個人取數
●運營/市場/推廣的人沒能力解讀數據，找個小弟來碼Excel表
●IT內部管理混亂，被人要數要著急了，招個人取數
●IT部門投入不足，反正數據相關的，來個人全干了
這種情況下，經常發現掛著“數據分析師”頭銜，實際上就會打雜的，每天無休無止的碼excel表，無休無止跑sql，各種亂七八糟的IT問題也會塞過來處理，真干了，叫苦不迭的就是這些同學，慘呀。
高級問題：
●業務部門覺得“大數據好厲害”，我要來個懂“大數據”的人幫我解決引流、賣貨、選品、促活等問題●業務部門覺得“我們的IT都不會用數據，我要個用數據的高手！”
● IT部門覺得“老板真喜歡數據中臺”，我要做個數據中臺，管它做了干什么。
這種情況下，經常發現一個小哥/小妹開開心心去面試，結果去了也不知道自己干啥，績效方向不明，業務的領導一直在抱怨自己“沒有有價值的產出”，IT的領導總讓自己做“中臺”“模型”結果到底模了個啥也不知道。最后不了了之，明年被掃地出門。本質上，不是自己不能干，而是老板們自己沒想清楚。
三、清“這個數據分析師在說啥”
以下幾個關鍵問題，可以直接問：
先問：部門歸屬開發、還是業務
如是IT部門，繼續問：● 是否有獨立數據部門
●數倉，ETL有沒有人做？
●是否有明確的數據產品？
●數據中臺/用戶畫像/數據模型，有沒有明確的應用場景？
如是業務部門，繼續問：
●分析的數據是（調研、內部系統、平臺、第三方）
●匯報的領導是（專職的數據領導還是某個業務線領導）
●需要自己提數/有IT支持
●領導口中的：“深度分析”是什么場景（或者自己舉幾個例子，看看對方滿意不滿意）
四、機遇與挑戰，從來都是并存的
我們都希望能入職一個架構齊全，分工合理，目標清晰的公司，所以可以在了解崗位的時候，多做一些工作。但是，崗位不清晰，也不代表著完全沒機會：
● 架構不清晰：自己能做出一片天地
●目標不明確：想辦法結合業務做出成績
●崗位很基礎：平臺大的話能給職業生涯鍍金
●業務領導有期望：做好了就能高升
●或者干脆，自己想先換個行業/換個崗位，只要不太差就先干著
從來風險都是和機會并存的，成功從來都屬于能力強的人，所以也不用因為有風險而膽戰心驚。只是，要做好對應的準備。包括技術上準備，心理上準備。
很多同學是萌萌噠抱著“學習”的心態，結果進了架構不全，職責不清，目標不明的公司，結果自然被虐得出血了。同樣的人，進野外就得兇猛，進廟堂就得謙卑，根據具體場景選擇方法，才能走的最長遠。
本文由人人都是產品經理作者【接地氣的陳老師】，微信公眾號：【接地氣的陳老師】，原創/授權 發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。
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