在企业中数据分析师岗位一般归属于两个部门,一个是数据部门,一个是业务部门,而在招聘的时候,统称都叫数据分析师,从岗位JD中很难看出这个岗位的归属部门,需要我们在面试中需要去沟通确认的。由于我比较“有幸”两种架构都待过,分享下自己的拙见。

数据组vs业务组之间的差异

数据组是由一些数据分析师组成的专门组织,而业务组是长在业务部门里的数据分析师。我自己根据我经历过的两种组织的差异性,做了个简单的对比。

数据组也有是随着业务的发展,需求的增长,由数据分析师独立壮大出来的组。专门的数据组最大的好处是有高级数据分析可以学习与指导,然后接触数据面比较广,缺点是离业务较远。

目前造成业务部门内自己招数据分析师而不是用数据组,业务的老板觉得手下用的更顺手,不用等待别人的需求排期,有时也是排外心理不愿意让别的部门插手自己部门的事情。业务部门最大的优点是接地气。缺点就是多数情况下,没有高级的数据分析师指导你,只能自己摸索着发展。

面试中需要确认的问题

关于数据分析师,很多时候可能是Excel或者SQL取数的人资源不够,来招个人做取数机,以及业务领导看很多部门都有数据分析师,没想清楚为什么要招这个分析师。所有这些需要大家在面试中进行确认。

首先跟面试官确认这个岗位汇报的对象是谁,业务老大还是数据的老大,然后就能判断出来组织架构。

——数据组,需要确认的问题是否大部分时间是在取数和对接报表需求,是自己取数还是也有IT(数仓)支持?有无更多接触业务的场景与机会。

——业务组,可以确认是否可以自己取数或者服务对象,决定自己获取数据是否受制于他人;老大中的分析具体是解决问题的场景是什么,确认老板是否只是头脑发热。

数据组与业务组

数据组和业务组各有利弊,那么如果有机会可以给你选择,你可能会困惑。曾经的我在数据组面临转岗机会时候,也犹豫了很久,最后决定试下新的机会。最终我的体验的结论是倾向于长在业务组里的数据分析师。

真正在业务部门,你才对这些数据更敏感,才能知道更多数字背后的故事。说白了,就是你和业务部门同事‘混’在一起。

在业务部门,业务结果为导向,建立更多的合作机会。

其实在业务部门,大部分是实际应用场景的分析,如果给出一个浅显的结论,是很容易被老板diss的。当然随着跟业务接触时间长了,你可以知道业务目前现阶段关注的重点以及目前遇到的问题,主动出击与业务人员合作,容易出成果。

注意点:避免成为新的取数机,自己闯出一片天

由于你是业务里的数据分析师,业务里的很多需求就会砸向你,我觉得首先得跟业务老板协商好自己的主要工作职责,首先是过滤掉单纯的取数需求,精力集中于能产生行动的分析上,靠自己努力成为业务的分析专家,打造竞争壁垒。

数据组同学怎么办

那么现在在数据组的同学,可能会说,我已经在数据组怎么办呢。

我觉得在数据组的缺点是远离业务,所以就是要跳出自己的舒适区,和自己老板协商,对接具体业务产线,参加业务的会议,知道业务关注什么,寻觅合作机会。

文源:数据氧气

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