数据分析哪个行业难做？数据分析难就业

有人问，为什么网上、自媒体平台上数据分析很火热，但是学完数据分析发现并不是那么好找工作，或者找到的工作跟想象中的那种数据驱动业务价值、Data Driven、商业分析、运营分析那种感觉高大上的工作根本就不沾边。天天就是没完没了的整理基础数据，做做汇报的统计报表。分析出来的东西再好，也没有人真正重视，感觉这个岗位就不是一个真正意义上的数据分析岗，就是一个数据信息员的角色。

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这样的吐槽在数据分析行业一定不少。有的人就会说，可能是公司选的不对，公司选小了，选个大公司可能就有专门的这样的岗位。什么是大公司，年收入近千亿规模的上市公司算不算？就算在这么大规模的公司里面，也不见得有这样的职位。在这么大规模的公司里面，搞IT信息化的有很多人，但是到了数据团队我见过的，不超过10个人，中间可能就1-2个人专门学过像R、Python，具备实际的数据开发能力和数据分析思维意识。所以，跟公司规模大小关系并不大，反而跟行业的选择有关。

所有从事数据行业的朋友们，一定要明白一个基础的、最底层的逻辑，就是：业务决定数据，数据决定分析，业务在哪里、数据就在哪里、分析就在哪里。这个是什么意思呢？就是企业的IT基础信息化建设，简单来说就是先有基础的业务系统底子，才会有数据的沉淀，才会有数据分析的基础。

不是每个行业的IT基础信息化都做的是非常好的，很多传统行业IT基础信息化底子是非常薄弱的，基础都没有打牢固，是没有这种数据基础和场景供大家来做数据分析的。也就是说，在这些企业里的IT信息化，首要的工作还不是数据分析，而是先咱们把线下的业务流程搬到线上管理起来，实现业务管理流程效率的提升。

哪些行业的IT基础信息化起步较早往往系统沉淀的数据成熟度就越高，基础信息化建设做完了，后面的数据信息化自然就是接下来的重点工作，数据分析才有真正的用武之地。比如金融、银行领域，为了支撑业务交易的运转，IT基础信息化工作可能在2010年之前就已经完成了，信息化的沉淀已经快20年了，底子比较扎实，数据成熟度相对比较高，所以有专门的数据分析岗位这种需求。

可视化分析- 派可数据商业智能BI可视化分析平台

还有像电商、零售、物流等TO C服务性行业，对效率要求很高，特别是运营效率，企业拼到最后拼的资源的利用效率、运转效率，已经到了强运营阶段，这个时候对数据的诉求是非常高的。市场瞬息万变，市场也很复杂，没有数据的支撑，没有分析的决策，基本上是寸步难行。

往往对数据的重视程度就会非常的高，自然会有专门的BI团队构建数据平台基础，大量的数据分析人员来做业务分析、运营分析来支撑到具体的运营工作。

简单总结下，数据分析岗位的多与少跟企业的规模大小我个人认为没有太大的关系，跟行业却是直接相关的。行业业务成熟度高、IT信息化建设基础好、公司到了强运营阶段，对数据分析岗位的诉求就会非常的大。

这就是为什么大家在市场上看到的几乎所有讲数据分析的书籍、视频、培训为什么讲的案例都是跟电商、零售、运营、什么人货场或者是金融的用户画像等等这些。因为其它的很多行业根本就支撑不起来这种体系化、系统化、理论化的数据分析的场景。连这些场景都没有，数据的价值无从发挥，数据分析的价值自然也就体现不出来。这样就又造成了另外的一个问题，那就是在很多传统行业中，有些企业还是做的不错的，IT信息化的基础底子也打得比较好，业务成熟度也比较高，也逐步开始重视业务运营了，但是对不起又招不到合适的人。

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为什么？因为在这个行业里面，就没有产生过批量化的数据分析从业人员，整个人才池里面是空的。找一个懂零售，跟企业讲讲RFM模型、讲讲人货场、讲讲留存、转化的可能有很多，很好找。但是找一个比如懂你所在这个行业的比如汽车流通的销售、水平、售后三大业务的数据分析师可能就是凤毛麟角。找一个懂造电池、造滑板车、造轮胎、造芯片的某一个生产制造行业的数据分析人员，或者炼钢、炼铁、采煤的，懂业务又懂企业经营管理的数据分析师根本就找不到，整个人才资源的沉淀在过去的五年、十年根本就没有发生过，找不到的。

所以，数据分析的行业属性是非常重的。但是也要看到另外的机会，有哪些新兴行业跑起来了，作为数据分析师，如果正好你有机会进入到这个行业先行沉淀下来，未来随着这个行业对数据分析人才的迫切需求，个人职业成长机会和选择面还是非常多的。

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