数据分析师的职场晋升

以上三个问题我相信很多数据相关的同学都有疑问。对于我(螺丝钉)来说，工作8年，现任数据负责人。分别做过SRE，数据运营和经营分析，简单说一说自己的看法。

问题一：数据分析师怎么晋升

与做技术的同学不太一样，技术的语言有非常多，前后端，算法更是层出不穷，发际线也越来越高，但是对于数据分析师来说，大多接触核心数据和管理层，时间拉长都会拿到比较好的结果。

数据分析职场岗位表

管理岗位钱最多，员工的绩效70%由直接上级决定。部门绩效100%由业务决定，管理岗接触更多业务，有些会直接带业务团队。这里希望叫醒那些想专攻数据分析还希望每年升职加薪的人。

大部分人都会遇到面试造火箭，入职变成取数Boy和取数Girl的窘境。核心还是工作不会有人时时刻刻都告诉你下一步在哪，需要自己摸索。当然从当前互联网大厂来看大部分人上限到P7(ali对标)或者2-2(zijie对标)的职级，不超过100-150万。

曾经我给一个刚入职场的同事one one，他说想成为一个数据分析师，然后说了下豪言壮语，当我问你要怎样成为一个优秀的数据分析师时他却说不出来。

数据分析晋升能力匹配表

了解不同职级所需的能力至关重要，投入的方向不对只会原地踏步，做好当前事的同时还要提前具备下个级别的能力才有可能晋升

数据分析晋升能力模型

我很相信一个人对一个事的认知就是这个人的竞争力。分析过很多数据，但可能很少分析自己，一个数据分析师需要首先能先分析出自己的现状和未来的差异并付出行动。

问题二：数据分析师的优势在哪

不懂开发的产品不是好数据分析师，业务中最懂数据，数据中最懂业务，怼天怼地怼老板。

技术&分析能力模型

学好excel就能成为数据分析师显然是不太可能的。技术分析能力可以不全会但是不能不懂，还需要与业务结合才能产生价值

问题三：数据分析师护城河在哪

一个职位的产生通常来自市场的需求，“据麦肯锡权威预测，2025 年中国将需数据分析人才高达 220 万。据《中国经济的数字化转型：人才与就业》的报告显示，目前我国大数据技术人才缺口超过150万。"

运维+数据分析，运营+数据分析，数仓+数据分析，产品+数据分析都在朝着数字化的进程演进，市场需求与企业的组织结构具备一致性。

互联网常见组织架构（不含数据分析师）