数据分析师的3年之痒，怎么解决？

你好，我是可乐

数据分析做了2~3年后，发现自己是个取数机器，其实不止是数据分析这个岗位，大多数人工作几年总是会遇到瓶颈，如何解决，且看这篇文章

正文

近些年来，随着ABC（人工智能，大数据和云计算）的兴起，各行各业大谈数据化转型，数据量越来越多，利用数据做决策，带火了数据分析师岗位。市场上培训机构也做大这方面的宣传，吸引了大量的相关和非相关专业涌入这个方向（这不是一篇广告软文）。但是入行做了2-3年之后，就会发现自己是个取数机器，需求列表被填满，仔细回想觉得做事情没有什么价值。开始质疑分析师岗位，我之前也有类似的困惑。要找到职业发展方向，还是得站更高的视角来看。01你在哪里？

要想破局，得知道自己在什么样的局里。先了解下数据的供应链，即数据是如何生产，流转和加工的，最终被应用完整数据流程。可以发现数据是从各类源数据（日志文件，是各类系统生产出来的数据），通过数据仓库加工，后续通过业务逻辑处理为应用层做好准备的数据集市（宽表），最终根据各场景需求处理成各类服务。

02可以去哪里？

我根据个人的了解和观察，将数据人才的发展方向分为4大类岗位，对应西行取经"四人组"。


沙僧，技术方向，有偏顶层的架构师，也有底层的数据工程师，是数据的加工者，凭着扎实的技术吃饭。
唐僧，产品经理，围绕西行取真金的总目标有产出。八戒，分析师，当然不是在黑分析师，主要是像二师兄一样的优秀特质，会说话（hu you），自己不下场干活，主要是说服老板（唐僧）。悟空，运营。需要很强的解决问题能力。强数据驱动的运营，比如定价，风控与广告投放的策略运营，商家和用户的运营；

03唐僧的工作分类

广义上的数据产品经理，需要了解数据的供应，利用数据作为生产资料，进行抽象，从而产品化的输出工具或策略，发挥数据价值，近似理解为自动化；从目标角度分为2类：核心价值是提升效率，企业内部的人效（工具-看数的效率），或是生意效率（策略类）;数据产品经理（数据报表产品 + 数据取数平台 + 数据中台-用户画像标签 + 数据治理）
策略产品经理主要是服务于商业化场景，具体的且听后续分解。

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