最近正在追当下炽热的电视剧《三十罢了》，剧情以三个三十岁女人的视角打开叙述了都市女人在三十岁这一重要年岁节点时遭受到多重压力的故事，尽管我是个男的，可是在看这部剧的时分，仍是很有共识的。
其实不管男女，在30岁的年岁都会接受来着日子和作业的压力和焦虑，这两天在我的数据剖析沟通群，就有不少朋友谈到疫情往后企业的裁人，降薪潮，我的一位同行老友，干数据剖析5年了，4月公司复工进行人事调整，不幸被裁人了
前阵子豆瓣上还有个热帖，网友去参与学校招聘会，某查找网站HR表明，他们公司平均年岁都很年青、很阳光，所以有人怼了句“那你们公司年岁大的都去哪里了？”，HR直接懵了。
是啊！年岁大的去哪里了？那些为公司做牛做马的老职工，终究都怎样了？被裁掉了吗……
曾几何时，年岁35岁以上，乃至仅仅年过30岁，就要开端面对赋闲窘境了。可是，长江后浪推前浪，又有哪个后浪能逃过成为前浪的命运？
大学毕业后将一切青春年华，都耗在996作业尽力上，换来的仅仅35岁之后的裁人及那无济于事的补偿金，这是否是许多人已遭受或正在阅历的事，咱们干数据剖析的也不破例。
那数据剖析师该怎么做才干跨过职场危机，防止中年忧患呢？在数据剖析作业待了挨近十年的我，最近也在考虑，怎么才干打破数据剖析作业的天花板，这个作业该怎么规划作业开展路途。总结了一些心得与我们共享：
一说到数据剖析师，许多人自可是然地会和“大数据”联系起来，然后觉得数据剖析师很厉害的感觉。其实这是一个过错的认知。无论是正在从事数据剖析这个作业的仍是期望进入这个范畴的，都需求理解这是一个事务岗而不是技能岗。
看过数据剖析师招聘JD的，其实不难发现，市面上是有两个导向的数据剖析师。一种是事务导向，一种是技能导向。并且，事务导向的是干流。一般来说，说到数据剖析师根本便是指事务导向的数据剖析师。（由于技能导向的都会以其他的title进行招聘，比方：算法工程师，数据发掘工程师等等）
事务导向的数据剖析师不需求很深邃的代码才干，只需求最根本的SQL言语才干。从数据库里写SQL句子得到数据，然后在EXCEL里加工可视化后做成报表或许陈述，使用你的商业敏感度，给出牢靠的定论。
技能方向的数据剖析师相对比较少。（不过我也在招聘网站上看到偏技能的数据剖析师，因而也写了进来）不是说这类人才需求少，而是大部分这些人才是以算法工程师，数据发掘工程师/数据科学工程师这样更巨大上的职位去招聘。他们的首要技能是数学功底+计算功底+实打实的写代码才干+看论文读最新算法论文的才干，要求适当高，当然薪资也更高。
从事每一个作业都应该考虑这个作业的中心竞争力是什么，这样才干在作业中有的放矢，专心地去和进步培育。
一个作业存在的含义是在于填补空白。在大数据年代，数据遍及存储于数据库中，因而实践活动决议计划者和存储在数据库中的数据之间就存在隔膜，由此诞生了BI这个作业。作为一个辅佐性工种，BI便是让数据反响实在的运营状况，然后辅佐公司高层，运营者进行各种决议计划。假如把公司比作一辆轿车，BI便是仪表盘制造者，出现轿车运转状况，行进多少路，速度多少，油耗多少等等。怎么让数据更直观反响问题所在，便是BI的才干。
许多人以为数据剖析师的中心技能是技能，一个优异的数据剖析师，SQL，Excel、BI等数据剖析东西技能不必说了，Excel要用的飞起，了解一切函数，图表的用法，数据剖析言语——Python，R言语，VBA言语等等要样样精通。
所以许多刚入门数据剖析的朋友，一上来就买许多Python，R言语，VBA的书本和材料，安装了各个言语的环境。但其实数据剖析师的日常作业，最多便是用到SQL取数以及Excel数据透视图、BI剖析东西中迁延拽图表。
仍是以轿车为例，从手动挡轿车到主动挡到无人驾驶轿车，轿车的进化史便是让驾驶人越来越“懒”的前史。BI也是相同，一个优异BI，便是让决议计划者决议计划变“懒”，让决议计划者做挑选题而不是填空题。数据出现是榜首步，它给BI抛出的问题是个论述题，而BI的作业便是让这道论述题，变成挑选题。
有的人说，在这种论述题变挑选题的过程中，事务才干是最重要的。我不否定，我也经常在文章中说到事务了解度是一个数据剖析师最重要的技能。只要了解了事务，深耕这个范畴，根据先验常识，快速定位和剖析问题，结合事务现状，事务经历得出一些猜测，再寻觅数据进行验证。步步为营一段时刻后，渐渐成为这个事务的主干，荣升管理层…
可是，抱负是饱满的，现实是骨感的。的确这样不失为一条很好的开展途径，可是在现在瞬息万变的职场中却很难完成。这样的开展取决于作业的稳定性以及事务的稳定性。
比方说，你能确保在这家公司待上3年乃至5年吗？你能确保自己不被换岗？你想换作业时，你能确保鄙人一份作业仍是能找到本来类似事务的BI作业吗？我以为走事务主干然后成为管理者至少需求在同一个事务上有8年10年的经历，不然比较难让人服气。假如专心于一项事务常识的堆集，在未来求职会比较受限制。
所以我以为，以作业为最细颗粒度，注重在某一个作业剖析方法论的养成才是一个商业数据剖析师的中心竞争力。事务会常变，但作业不会。为什么要据守一个作业？
在前文剖析过，商业数据剖析师依然是一个事务岗而不是技能岗，事务岗的中心竞争力是什么？——经历！假如现在有两个BI到淘宝应聘，一个数据剖析师，一年在电商，一年在互金，然后又去了银行；另一个是在电商作业做了三年数据剖析，两人其他条件类似，你觉得淘宝HR会挑选哪一位？由于一个作业会有不同的事务，将眼光放到作业，既能够防止单一事务构成的换岗困难，又能够将作业年限最大程度为自己增值，不失为在这个瞬息万变的商场中追求一席生计之地的方法。
PS： 说到底，求职的实质，便是兜销自己的方法论，作业的实质，便是用时刻堆集方法论。
重要？现在互联网隆冬，为了存储弹粮熬过隆冬，做的榜首件事便是裁人，减缩招聘。不重要？华为百万年薪延聘AI博士，千金买马骨。看似很对立，但其实并不对立。
从实质来讲，人力是公司的本钱。可是，关于公司来说，本钱仅仅一个参阅目标，终究决议计划根据的是ROI即投入产出比。
常常说程序员有中年危机，不是说中年程序员不如年青程序员，而是跟着年岁的增加，要求薪酬增加，对公司的支付的精力却削减（对运营家庭所支付的时刻增加），然后公司层面觉得中年程序员性价比没有年青程序员高。除非构成不行代替优势，或许替换你的本钱较高，在利益放在榜首位的公司，被开除仅仅时刻的问题。
