データのキャリア開発パスの包括的なインベントリのボリュームに進みます

2024年を迎え、今年どのように成長していくかを考えている学生が多いです。ネット上には、0から1までのデータ分析のやり方についての記事はたくさんあるのですが、その後の開発パスについての紹介はほとんどありません。今日は、データ分析のさまざまな発展の道筋を振り返ってみましょう。昇進や昇給に役立つものが必ずあるので、時間をかけて読んでみてください。

まず、データ分析は業務に応じて分配される仕事ではないということを、誰もが明確に理解する必要があります。多くの学生は、最初は SQL と Python を学びます。しかし、実際に仕事を始めると、SQL を多く知っている人ほど給料が高くなるわけではありません。 1日に2,000行のSQLを書く人間のデータ抽出マシンでさえ、昇進したときには「基本的な作業しか行わず、深い洞察力に欠けている」と批判された。

だから、仕事に没頭するのではなく、上を見て道を見ることが大切です。

1. 社内昇進の機会

社内で昇進するには、いくつかの条件が必要です。

• 同社の業績は伸びている
• データ部門には拡張の余地がある
• データ部門にはパフォーマンスAの割り当てがある
• 直属の上司が私のパフォーマンスを認めてくれる

知らせ！データ分析は直接成果を生み出すポジションではないため、営業のように業績を上げるためにチームを拡大したりボーナスを増額したりすることはありません。会社は成長し、チームも拡大しており、それが個人の昇進の基盤となっています。これを踏まえて、直属の上司があなたを気に入り、サポートしてくれるなら、昇進のチャンスが得られるでしょう。

もちろん、多くの学生はこうした機会に恵まれなかったり、会社が良くなかったり、直属の上司との関係が良好ではなかったりします。問題ありません。次の項目を参照してください。

2. 同じ業界内での転職の機会

転職して昇給したい場合、最も早い方法は同じ業界内で別の職種に転職することです。誰もが出来合いの食べ物を食べるのが好きで、同じ業界での経験があれば高給を得るのは簡単です。

知らせ！ここでの同じ業界とは、単に同じ業界という意味ではなく、同じビジネス分析経験を意味します。例:

• 営業：営業マン、電話販売、オンライン購入
• 運営: ユーザー、製品、プライベートドメイン、
• 生産: 個別生産とプロセス生産
• 供給: 物流、倉庫、配送
• 製品: コンテンツ、電子商取引、ツール
• 商品: 耐久財、日用消費財、生鮮食品

仕事を探すときは、対象職種の要件を注意深く確認する必要があります。正しい方向を見つければ、次のような反撃を簡単に達成できます。

• 伝統的な企業ですが、独自のアプリを構築しており、追跡ポイントとユーザー行動分析の経験が充実しています。
• 伝統的な企業ではありますが、成熟したCRM運用とフルセットの販売業務経験を持っています。
• 私はインターネット業界を解雇されましたが、ユーザー分析や洗練されたオペレーションの経験があります。

これは非常に簡単に達成できます。従来の企業からインターネット企業に移ると、給与が 2 倍になります。インターネットから従来企業のデジタルマーケティング部門への移行が成功しました。逆に、「インターネットの巨人」と呼ばれる人の中には、実際にはコンテンツのレビュー、カスタマーサービス、テレマーケティングなどの限界的なビジネスしか行っておらず、生計を立てるのが難しい人もいます。

逆に、あまりに表面的に見てしまうと、業界が似ているように見えても面接に落ちてしまう可能性があります。たとえば、よく話題になる「電子商取引」には、実際には次の 3 つのタイプの企業が存在します。

• プラットフォームの種類: ユーザー (C エンド) と販売者 (B エンド) にサービスを提供する大規模な電子商取引プラットフォーム
• 定着型：Tmall、JD.com、Amazonで商品を販売する企業
• 自社開発: ブランドが独自のアプリを構築し、独自の製品を販売する

これら 3 つのカテゴリには、異なる経験要件があります。プラットフォーム型のポジションでは、C エンド/B エンドの人材を採用することが多いです。定着型は主に商品管理と購買量の最適化に重点を置いています。自作タイプでは、C エンド解析の経験がさらに必要になる場合が多くあります。適切な準備をしないと、面接に失敗する可能性が高くなります。

学生の中には、「ビジネスに関する深い経験がないのですが、どうすればいいでしょうか？」と言う人もいるかもしれません。次のものを参照してください。

3. 熟練労働者のための機会

多くの学生はビジネス分析の経験がなく、単に機械的にレポートを作成し、大量の一時的なデータを取得するだけです。このタイプの学生は、転職を最も望んでいる学生でもあります。しかし、経験不足のため、何をすればいいのか分かりません。

知らせ！大企業でも、データ取得のサポートができるのであれば、深い業務経験を必要としないエントリーレベルの職種やサポート職もあります。この職務記述書には通常、次のようなことが書かれています。

• 営業、業務、製品などの日常的な分析ニーズをサポートします（種類や部門に制限はありません）
• 定期的なレポートを出力し、ビジネスニーズに応じてビジネス動向を監視する
• ビジネスの動きを診断し、ビジネス上の問題を特定し、分析の提案を提供します

つまり、彼らは一般的な話をしているだけで、ユーザー、プロモーション、製品の問題を詳細に考慮していません。

この種のポジションは、低レベルのツールを使用する人にとっては非常に適していますが、ある程度の準備が必要です。

• 少なくとも、作成したニーズ/レポートを整理し、どの部門/ニーズに対応しているかを把握します。
• 通常のビジネス部門の指標システムに精通し、面接中にどもらないようにします。
• 日常的な異常診断と問題解決のためには、その手順をよく理解し、事前に準備しておくことが最善です。

十分に準備することによってのみ、面接に合格することができます。類似した質問が多すぎるため、それらを直接「9つの方法」と「データレポートの設計」の2つの列に整理し、学生の参考のために Knowledge Planet に投稿しました。

4. 軌道変更の機会

データ分析は非常に役立つスキルです。データ分析ができるということは、必ずしもデータアナリストとして働かなければならないということではありません。高収入のビジネス職種では、次のようなデータ分析スキルも求められます。

• 業務：ユーザー業務、製品業務、販売業務
• 製品カテゴリー: 戦略製品、データ製品
• 経営：ビジネス分析、地域管理

これらのポジションは主に中核的なビジネスポジションであり、通常は以下が求められます。

• ビジネスデータの傾向を監視する
• データを分析して問題を見つける
• データに基づいて戦略を計算する

そのため、データ分析と密接に関係しています。 SQL での作業が嫌いで、ビジネスに興味がある場合は、ビジネスに切り替えることができます。

これらのポジションはビジネスポジションであり、ビジネス能力に関して一定の要件があるため、次のような事前準備が必要であることに注意してください。

• ユーザー操作: 一般的なユーザーグループ化方法、ユーザー権限設定
• 製品運用：共通製品プロモーション、スケジュール方法、製品選択
• 営業業務: 営業トレーニングと一般的な動機付けの方法

蓄積されたビジネス知識とデータの経験により、軌道変更を成功させることは容易です。

著者:地道な教師 陳; WeChat公式アカウント：地に足のついた陳先生