在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)崗位如雨后春筍般涌現(xiàn)，但很多人對這些崗位的真實情況卻知之甚少。數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)運營……這些看似相似的崗位，背后究竟隱藏著怎樣的區(qū)別與真相

很多同學希望加入數(shù)據(jù)之路，很多同學想更上一層樓?？墒?，你真的知道，企業(yè)口中的“數(shù)據(jù)分析師”是啥玩意嗎？數(shù)據(jù)分析，商業(yè)分析，經(jīng)營分析，業(yè)務分析，策略分析，數(shù)據(jù)運營，BI分析……到底有啥區(qū)別？

今天我們系統(tǒng)解析一下，2025年職場不迷路哦。

一、從數(shù)據(jù)來源說起

企業(yè)數(shù)據(jù)有四大常見來源：

● 行業(yè)數(shù)據(jù)：行業(yè)情況、宏觀數(shù)據(jù)，一般是第三方提供

●用戶數(shù)據(jù)：直接發(fā)問卷，調(diào)研用戶/門店/經(jīng)銷商情況

●外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)：比如經(jīng)營天貓店、亞馬遜等平臺，平臺數(shù)據(jù)

●內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)：企業(yè)自身交易系統(tǒng)、ERP、CRM、網(wǎng)站、APP記錄數(shù)據(jù)

這四種數(shù)據(jù)來源，對應的是完全不同的四個方向：

▌行業(yè)研究線：行業(yè)數(shù)據(jù)→行業(yè)研究→戰(zhàn)略/策略方向。一般只有對行業(yè)政策敏感的行業(yè)，比如銀行、證券，大型集團總部才設(shè)專職崗位做這個，對應行業(yè)研究線。行業(yè)研究線完全不需要開發(fā)技能，關(guān)鍵是：對行業(yè)懂多少。

▌市場調(diào)研線：問卷/訪談→市場調(diào)查→營銷/設(shè)計方向。市場調(diào)研在快消、零售、連鎖店、耐用品設(shè)計等傳統(tǒng)企業(yè)非常流行和成熟。在大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有可能有用研中心，但小互聯(lián)網(wǎng)公司估計產(chǎn)品經(jīng)理和運營自己就稀里糊涂干了。這一條線關(guān)鍵是：問卷設(shè)計、訪談設(shè)計、資料總結(jié)這些調(diào)研相關(guān)的經(jīng)驗。

▌平臺運營線：使用平臺→整理報表→運營建議。這一類經(jīng)常叫“淘寶/亞馬遜/電商數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是固定報表，業(yè)務解讀能力是非常重要的，不然就成了純表格搬運工。

▌數(shù)據(jù)開發(fā)線：內(nèi)部系統(tǒng)→數(shù)據(jù)倉儲→數(shù)據(jù)模型/數(shù)據(jù)中臺→數(shù)據(jù)產(chǎn)品（BI）。這一條線，也有叫“數(shù)據(jù)開發(fā)”“BI工程師”“大數(shù)據(jù)工程師”的。這里，數(shù)倉開發(fā)需要hadoop全家桶相關(guān)經(jīng)驗與數(shù)倉建模，有專人負責；BI工具，基于寬表的SQL取數(shù)，由另一批專人負責。

▌數(shù)據(jù)分析線：面向業(yè)務提供數(shù)據(jù)服務，又叫數(shù)據(jù)BP/業(yè)務分析/經(jīng)營分析/商業(yè)分析……是滴，狹義上的數(shù)據(jù)分析就是這些。這些崗位需要接業(yè)務的需求，提供數(shù)據(jù)解讀，分析報告，看板等，總之是面向業(yè)務而不是開發(fā)需求的。

以上五類都是和數(shù)據(jù)有關(guān)工作，如果企業(yè)區(qū)分清晰，就會有五個不同方向崗位出來。當然，也有一些企業(yè)分得很亂。

二、混亂的根源，在這里

理論上，最理想的狀態(tài)是：

● 數(shù)據(jù)開發(fā)五條線齊全（數(shù)據(jù)倉儲、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理）并且歸屬IT管理

●市場調(diào)研、行業(yè)研究統(tǒng)一管理，并且歸屬市場部或戰(zhàn)略發(fā)展部，歸業(yè)務管理。

●所有業(yè)務分析都不該單獨設(shè)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(fā)揮作用。理論是美好的，現(xiàn)實是殘酷的。這樣的架構(gòu)，對企業(yè)有很多要求：

●企業(yè)規(guī)模夠大●

領(lǐng)導對數(shù)據(jù)來源、生產(chǎn)、作用非常清楚

●HR對數(shù)據(jù)來源、生產(chǎn)、作用非常清楚

●企業(yè)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(yè)務部門有足夠能力解讀，應用數(shù)據(jù)

●領(lǐng)導們各司其職，相互配合

●領(lǐng)導們對發(fā)展目標有清晰認知

你會發(fā)現(xiàn)，以上8個條件經(jīng)常不存在。

初級問題：

● 企業(yè)規(guī)模不夠大，需要一人干一堆事

●領(lǐng)導自己稀里糊涂：“不就是個數(shù)據(jù)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(shù)

●運營/市場/推廣的人沒能力解讀數(shù)據(jù)，找個小弟來碼Excel表

●IT內(nèi)部管理混亂，被人要數(shù)要著急了，招個人取數(shù)

●IT部門投入不足，反正數(shù)據(jù)相關(guān)的，來個人全干了

這種情況下，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)掛著“數(shù)據(jù)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(yè)務部門覺得“大數(shù)據(jù)好厲害”，我要來個懂“大數(shù)據(jù)”的人幫我解決引流、賣貨、選品、促活等問題●業(yè)務部門覺得“我們的IT都不會用數(shù)據(jù)，我要個用數(shù)據(jù)的高手！”

● IT部門覺得“老板真喜歡數(shù)據(jù)中臺”，我要做個數(shù)據(jù)中臺，管它做了干什么。

這種情況下，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)一個小哥/小妹開開心心去面試，結(jié)果去了也不知道自己干啥，績效方向不明，業(yè)務的領(lǐng)導一直在抱怨自己“沒有有價值的產(chǎn)出”，IT的領(lǐng)導總讓自己做“中臺”“模型”結(jié)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(zhì)上，不是自己不能干，而是老板們自己沒想清楚。

三、清“這個數(shù)據(jù)分析師在說啥”

以下幾個關(guān)鍵問題，可以直接問：

先問：部門歸屬開發(fā)、還是業(yè)務

如是IT部門，繼續(xù)問：● 是否有獨立數(shù)據(jù)部門

●數(shù)倉，ETL有沒有人做？

●是否有明確的數(shù)據(jù)產(chǎn)品？

●數(shù)據(jù)中臺/用戶畫像/數(shù)據(jù)模型，有沒有明確的應用場景？

如是業(yè)務部門，繼續(xù)問：

●分析的數(shù)據(jù)是（調(diào)研、內(nèi)部系統(tǒng)、平臺、第三方）

●匯報的領(lǐng)導是（專職的數(shù)據(jù)領(lǐng)導還是某個業(yè)務線領(lǐng)導）

●需要自己提數(shù)/有IT支持

●領(lǐng)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(zhàn)，從來都是并存的

我們都希望能入職一個架構(gòu)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(gòu)不清晰：自己能做出一片天地

●目標不明確：想辦法結(jié)合業(yè)務做出成績

●崗位很基礎(chǔ)：平臺大的話能給職業(yè)生涯鍍金

●業(yè)務領(lǐng)導有期望：做好了就能高升

●或者干脆，自己想先換個行業(yè)/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(zhàn)心驚。只是，要做好對應的準備。包括技術(shù)上準備，心理上準備。

很多同學是萌萌噠抱著“學習”的心態(tài)，結(jié)果進了架構(gòu)不全，職責不清，目標不明的公司，結(jié)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(jù)具體場景選擇方法，才能走的最長遠。