从SQL Boy到管理者:数据分析师成长的五个阶段资产阶级维新派

来源:接地气的陈老师经常有同学问:数据分析师成长是否有轨迹可循?数据分析师成长是有路线的,只不过不同的企业给到数据分析师的成长天花板不同,所以大家感受才差异明显。总的来看,可以分为五个阶段阶段1:取数

来源:接地气的陈老师

经常有同学问:数据分析师成长是否有轨迹可循?数据分析师成长是有路线的,只不过不同的企业给到数据分析师的成长天花板不同,所以大家感受才差异明显。

总的来看,可以分为五个阶段

阶段1:取数阶段

SQL Boy是数据分析师们必经阶段,所谓“猛将发于行伍,宰相起于州县”,正是此理。因为真正工作中取数,并不是对着一个清洗好的大宽表写sql那么简单。

为了提高数据质量,确保取数正确,有很多很多繁琐的工作要做:了解数据口径,了解产生数据的业务系统&业务流程,了解数据库设计,设计合理的埋单需求,要检查数据质量,要了解人工填报错漏背后真实原因……繁琐、纠结、复杂,都是工作常态。

这些枯燥的工作,是产品经理、运营们不会经历的,也是数据分析师独有的历练。正是在这个艰难的过程中,数据分析师的业务认知、透过数据看业务的能力、对数据的操作能力能有长足的积累,从而为后续提升打下坚实的基础。

当然,SQL Boy本身也被吐槽得很厉害,人人都讨厌当“人肉取数机”。不过这不是取数本身的错,而是很多企业仅仅让数据分析停留在这个阶段,没有规划更长远的发展道路,换个公司就能解决问题。

阶段2:需求阶段

“给我一个数,下班前要,快点”——这是要求。

“我们在本月新上一个活动,需要监控效果”——这是需求。

满足业务的需求而非要求,是数据分析师获得认可,独当一面工作的重要一步。很多公司在招聘“高级数据分析师”的时候,“高级”俩字主要就看:能不能自己搞掂业务方需求。能搞掂需求,就不需要事事等着领导安排;就不需要让业务反复提数还不满意;就有机会想到业务前头,找到更多合作机会。

从要求到需求,一字之差,却意味着很多相关能力的提升。你不能埋头苦干,业务说啥就跑啥数,这样总是被业务牵着鼻子团团转。你不能等着领导一件件教,常见的销售、运营、产品、供应、生产需要看啥指标,有啥分析维度,自己的心里有数。

你得主动沟通,提出方案引导业务,把零散的需求合并成可以固定监控的报表。这样才能达成满足需求,体现工作业绩的目的。这需要在数据认知、业务认知、沟通能力上都有进步。

在一些部门关系融洽,数据和业务好的公司,这一步很容易实现。但有些公司就难了,公司缺少合作氛围,只把数据分析师当人肉取数机。如果身陷这种环境,做数据的同学一定要勇于突破,换个好一些的公司,不然,很容易长年累月生闷气,又没啥进步。

阶段3:分析阶段

注意!并非所有的业务需求,都需要分析,很多需求就是简单的“监控下数据”。但是能体现数据分析师价值的,一定是分析型的需求。通过分析问题,让领导们觉得数据分析有用,这才有进一步晋升机会。

凡是经历过从0到1建立数据部门,或者从1到10壮大数据部门的同学,都会对此深有感触。领导们在思考问题的时候,想到请数据组长过来聊一聊,想到问一下数据的建议,比什么KPI/OKR考核,都能更快促成升职加薪。

在这个阶段,经常要面临理论与实际、理想与现实的冲突,比如:

明明数据采集很少,老板们却希望“深入分析”。

明明没有科学抽样,老板们却希望“做出合理评估”。

明明有问题暴露,老板们却希望“结果呈现好一点”。

为了满足需求,经常需要分析组组长/经理们反复横跳。往往是先努力学习统计学、算法等知识,努力收集同行、同业做法,然后再对着自己公司破烂不堪的数据想办法,然后再“心领神会”地接受老板旨意,想办法满足老板们靠谱/不靠谱的需求。

很多理想主义者会倒在这一关,吐槽老板们不靠谱,吐槽上位的同事只会忽悠,觉得自己一身真才实学没地方发挥。注意!跳槽并不能解决这一阶段的问题,即使换个公司,也很难保证数据质量100%好,老板100%懂得并遵守统计学、算法的规定。这一阶段必须得自己思想先开悟才能挺过去。

阶段4:价值阶段

几乎所有公司的数据部门的领导,都面临过这种灵魂拷问:

“你分析的有什么用?”

“你的工作绩效怎么考核?”

“你对整个公司的发展贡献了啥?”

当初求数像条狗,看到报告嫌人丑,是非常真实的从业状态。作为数据分析师,想要进一步让业务认可,光靠ppt和excel输出是不够的。必须得打造几个固定的价值点,有自己的产品输出才行。

这个阶段很考验数据部门领导的项目运作能力(画饼能力)。找热点话题,引导老板们表达需求,把数据产出向“数字化转型”“数据赋能”“数据化管理”等热点上蹭,和业务部门搞好关系,多收表扬信,相互吹捧体现价值,都是基本操作。

这个阶段,“如何包装数据产品”与“如何提升客户体验”是两个关键话题。包装数据产品,可以结合不同时间段的热点话题,比如趁中台概念火,就搞CDP+MA数字化运营,比如趁着大家喊“数字化转型”,先把“战情观察室”“管理驾驶仓”等BI项目上了,比如趁数据赋能火,把移动端报表上了。用工具替代临时取数,后边写绩效才有保证。

提升客户体验,则要先清晰目标客户是谁。大老板、业务部门领导、一线是三类完全不同的群体。往往对上要多讲同业先进概念,画大饼。对业务和一线,则是找他们最关心的话题,做利益交换:数据证明业务做得好,业务证明数据产品有用。这里有很多细节操作可以讲,大家感兴趣的话,后续可以单独起一篇。

阶段5:管理阶段

经历了前四个阶段,实际上已经能在公司里混到数据部门领导了,只不过不同公司数据团队规模有差异,因此管辖权限会有区别。作为部门管理者,除了专业能力外,常规的管理方法也要有一定掌握。这个话题展开就大了,这里先不多说。

但是,并非所有的数据部门领导,都是走数据分析线升上来的。在我合作过的客户里,有一类是走业务线过来的,比如战略发展部/市场部,或者干脆是空降的。这一类领导往往在向上管理,在满足老板需求上很得心应手,但在服务其他部门,落地数据产品上较弱。

另一类则是走IT线过来的,比如做数仓、做业务系统起家的,这些人落地能力强,但向上管理,画饼能力都有待提升。也正是因此,我才有生意做,嘿嘿。

所以作为数据从业者,始终需要技术与业务并进。从取数到做项目,从做项目到做产品,从做产品到做管理的提升,不断地为公司创造价值,增强老板们体验,就能不断让自己进步,争取更多升职加薪机会。

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