数据分析人的职场天花板——如何突破你的职业瓶颈

从事数据分析行业这么多年，也可谓看过了职场的起起伏伏和波谲云诡，既有庆幸也有焦虑，庆幸的是能赶上数据分析行业的蓬勃发展时期，而且还能进入互联网行业，吃到行业红利从而有一个较高的起薪待遇，焦虑的是数据分析行业的竞争越来越激烈，人才开始慢慢涌现，带来的结果就是进入数据分析领域的门槛越来越不高，而且有明显的职场天花板。如何冲破自己的职业瓶颈，寻求一个新的出路，应该是不少人一直在苦苦追寻和乞求答案的事情。今天小编就来好好和大家分享一下职场经历和心得，希望可以给你拨开那么一点点迷雾。

门槛不高

从我待过的互联网公司来说，入门的数据分析基本就是提数，业务部门需要什么数就给什么数，技能要求仅仅是 Excel 和 SQL。

1 年后，SQL 玩得溜了，对公司业务的取数逻辑也熟悉了，这时你更多的是利用公司的内部工具搭数据看板，有些公司用 SAP，有些用自研的看板平台，再简单的直接 Excel，你需要的也就是学会这些看板的使用方法搭好一张报表。

以上的工作一个正常的大学毕业生都能掌握，不需要会编程，不需要高深的统计学数学知识。

门槛不高意味着起薪不高，因此建议想从事这一行的童鞋往以下 2 条路走：

1、走 AI 路线，吃技术红利；

数据分析最好的落地场景目前来看是推荐系统，几乎所有的互联网公司都在做个性化推荐，今日头条、网易云音乐 这些公司都以精准的个性化推荐著称，个性化推荐是它们赖以生存的业务场景。

去这些公司从事推荐系统相关的数据工作能够获得很好的起薪，也有很好的发展空间，但相对的门槛也很高，计算机、统计学或数学的硕士学历是标配；

2、去大型互联网公司，吃行业红利；

如果你跟我一样走不了 AI 路线，那么一定要去大的互联网公司，它们对数据足够重视，内部有一个足够大的数据团队供你学习和发展，同时也能拿到跟互联网公司主力岗位开发、产品相当或者稍低的起薪。

拿网上的公开数据做对比

以亚马逊为例，亚马逊的开发岗位 SDE （ Software Development Engineer ）的薪资范围是 平均年薪 11 万刀，人民币是 75 万。

而一个数据分析岗位，互联网公司叫 BI （ Business Intelligence) 平均年薪 8.6 万刀，人民币 59 万。

谷歌的 BI 薪资更高 当然国内互联网公司入门级 BI 工资没这么高，应该在 1 万人民币左右。

职场天花板

美国薪资调查网站 PayScale 对数据分析师（ Data Analyst ）的职位评价里边有一句话 薪资增长缓慢，10 年经验之后想更上一层很难。

我自己的感觉也是如此，身边很少有经验很丰富的数据分析师，大都从业 5 年以内，10 年的大都转管理或转做其他职位。

程序员和产品经理则不同，程序员可以走技术线一直到架构师，不做管理也能年薪百万，一个资深的产品经理负责重点的营收产品也能年薪百万，而走 AI 路线那些算法人员由于不可替代性，很多公司直接开出百万年薪。

PayScale 上 BI 的职位发展路线是这样的 国内公司一般不会有 BI Architect （ BI 架构师） 这样的职位，想年薪百万一般要去到 BAT 级别公司的总部做 BI 总监，其他行业或公司一般最高到 BI 经理，或者干脆没有 BI 这个部门。

而美国那边 BI 总监的平均薪资甚至没有年薪百万 折合人民币 87 万。

另外，程序员可以朝 CTO、副总裁甚至 CEO 发展，产品经理同理，财务的可以做到 CFO 甚至 CEO，而高管很少出身自 BI。

总结出来是：

1、数据分析（ BI ）薪资增长缓慢；

2、数据分析无法一直走技术线，进一步发展只能走管理；

3、数据分析最高到 BI 总监，无法到副总裁或以上。

如何打破天花板，冲出自己的职业瓶颈？结合最近的发展趋势，感觉可以走以下 2 条路：

1、找到一个数据分析的应用场景，走业务为主，数据分析为辅的路线；

有非常多职位名称不是数据分析，但做的就是数据分析的工作，最普遍的就是财务分析了

PayScale 里数据分析师的发展路线是这样的 可以看到大头是往财务分析>财务总监这条路走，如果你有财务背景又想做数据分析，可以考虑往财务分析走，企业可以没有数据分析，但不能没有财务分析，财务是数据分析里边最普适的一个应用场景。

相似的还有风控，见过不少原来在互联网公司做数据分析的人去金融企业做风控，国内很多信用卡中心和 P2P 公司有大量这样的职位，风控在金融企业也算核心岗位之一。

如果你对财务不感兴趣，在自己公司内部也要尽量从事一些可以落地的业务场景，比如在大型互联网公司做账号风险管理，从事防盗号，防刷单的数据分析工作。

从事紧贴业务的数据分析才能落到实处，才能体现出价值，除了发展更好外，也能在公司裁员时不至于被淘汰，因为你做的事是有业务价值的。

2、去核心业务就是数据本身的公司工作。

在 FMCG （快速消费品）行业如宝洁、箭牌等，CEO 要不是销售做起来，要不是市场、品牌管理做起来，因为这些职位能直接拉动业务。

在会计师事务所做财务，做审计，你能达到的职场顶点不是财务总监而是 CEO。

因此做数据的，如果能去一些本身就是从事数据业务的公司工作，自然能打破职场天花板。

市场上有很多这样的公司，比如做数据咨询业务的公司，艾瑞、易观、尼尔森、华通明略等，在里边做数据分析业务，你的职场顶点绝不是 BI 总监。

又或者像 GrowingIO、神策数据这样的数据平台公司，创始人都是 BI 出身的，比如 GrowingIO 的创始人就是前 Linkedin （领英）的 BI 总监。

去这样的公司，你会有更广阔的职场跑道，而不是在其他公司一样撑死就是 BI 经理或总监。

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