热门的【数据分析师】职位正在逐渐消失

大家好！ 好久不见。 由于今天我所在的城市下着大雨，我就待在家里，这样我就可以向大家“抱怨”[数据分析师]的职位。 这篇文章只是一个抱怨。

1.【数据分析师】这个职位是做什么的？

说到数据分析，实际上就是字面意义上的分析数据并得出结论和建议。 这很简单。 是的，随着大数据时代的发展（或者说近10年互联网行业的发展），数据已经成为每个公司最大的资产之一。 西团、旭力、信威、欣动、旭宝、新华、欣通、欣东、鑫等大公司的数据非常全面，从产品、人群、偏好、经济状况、教育水平等风险能力，等对每一个访问过其平台的客户都有清晰的数据记录。

这么多的数据资产，自然不能让它冷冰冰地存在于服务器上。 它必须被应用来为后续的开发和决策提供价值。 因此衍生出了数据架构师、数据管理、数据研究、数据产品、数据分析、数据运营、数据专家等诸多振兴数据的岗位。 高校也看到了这个部门的发展前景，所以从过去的统计学、经济学、大数据、计算机与数学、计算机科学、经济统计等专业都衍生出了理科和计算机科学部门。 同时增设了数据库应用、SPSS、应用等学科，培养了一批批数据应用能力。 坚强的年轻一代。

各企事业单位还将在各业务部门配备一名/一批具备数据清洗、分析能力的人员。 大家习惯称这群人为“数据分析师”。

表哥表弟。 当然，由于数据的应用层次不同，数据分析师也是有层次的。 很多业务线的数据分析师和中小企业都是“表兄弟”。 他们日常的工作主要是做数据统计，为领导提供各种信息。 数据表的种类；

SQL专家。 还有一些“SQL专家”，在大型工厂或业务规模较大的公司工作，每天查询各种需求的数据；

BI建设。 也有一些玩家希望减少重复性工作，提高工作效率。 卷起来让表弟失业。 我们把‘表兄弟’和‘sql专家’的工作整合起来，在线数据（BI建设），从sql中提取数据，制作在线数据仪表盘，同时做好。 权限控制。 不同角色的数据用户都可以实时看到自己想要的数据和想要的呈现方式。

既然有了数据数据分析员岗位职责，我们自然要通过数据得出有效的结论，为决策者提供建议。 包括趋势分析、客户分层、行业分析、业务分析等，让数据能够产生应有的价值。

一切看起来都是那么的高端或者高颜值的定位。 很酷！ ！ ！

2、为什么【数据分析师】职位逐渐消失？

从上述介绍中不难看出，2010年至2020年期间流行的“表弟，表弟”已经逐渐被淘汰。 以前他们也是【数据分析师】初级职位的成员，进入门槛并不高。 那个时候需求还是很大的。 每个业务线、每个经理都需要他们协助完成这些嘈杂的数据清理。 和统计工作。 然而，随着互联网和大数据的不断发展，数据量级越来越大。 数据存储不再以离线存储为主。 基本上，它需要在线存储在数据库中，因此不会将SQL数据人员淘汰。

当然，懂SQL的人也能红一时，因为获取数据已经成为大多数管理者和很多没能及时提升自己的数据人员面临的最大问题。 研发学生并不总是支持获取业务线的数据。 如果他们支持，那么他就会失去研发工作，所以为了满足数据应用的需求，雇主必须招聘能够用SQL检索数据的数据分析师。

好家伙，每次我们得到滞后的数据，我们都要对其进行处理数据分析员岗位职责，而我们在滞后很长时间后给出的数据和建议并不一定是数据的本质。 很多数据分析师为了让数据看起来好看，自己做了一些数据处理和建议。 处理时，得到的结论有时会导致整个决策方向的错误。 滞后且准确性存疑，在线数据建设被提上日程。 BI开发是为了让数据实时可见。 各方数据应用人员可以实时访问数据。 实时查看数据变化模式已成为所有工业线的刚性需求。 于是公司开始招聘一批BI开发工程师。 这些只懂SQL、线下做数据和分析的人也面临着失业危机。

不用说，BI开发工程师也是建立在懂SQL的基础上的。 每个数据呈现背后基本上都是用SQL写的，然后再加上可视化的呈现。 当然，BI开发工程师这个角色的生命周期并不是很长。 市场上有很多新的可视化软件，大型互联网公司也会开发自己独特的一套数据可视化软件，所以数据呈现不是问题。

哪些[数据人]不会被淘汰？

生存下来的数据人一定是全面的。 各种表格制作、SQL基础技能、数据可视化搭建、数据分析能力等以往需要按行业招聘不同人员才能完成的工作，有了近年来高校培养的新一代人才，可以完成。全面解决问题。 企业将不再在不同的部门雇用人员，以降低劳动力成本并提高产能。 而且，【数据分析】是每个工作岗位的必备技能之一。 因此，该职位将逐步取消，不再单独设立。 企业将需要单独的【数据建设】人员职位，这些职位的名称也会根据申请方所在的生产线而变化。 比如会新增数据运营、用户数据运营、业务分析、业务分析、业务支撑、财务数据分析、数据建设等岗位。

今天的“投诉”就到此为止。 不断提升自己，帅哥（美女）一定是你！ ！ ！