杂谈 | 为什么数据分析师的日子越来越难过了

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No.755

杂谈 | 为什么数据分析师的日子越来越难过了

说说为什么数据分析是招聘要求越来越高，很多都是既要又要还要~

图片由夸克AI绘制

不知道大家发现了没有，这年头数据分析师的招聘要求越来越高了。

四年前刚到成都的时候，我带着在北京互联网行业的惯性，提出了一个招聘要求，很快，我就发现这个要求在北京的互联网行业还算正常，但是在成都简直就是在搞笑，妥妥的既要又要还要，根本不现实。

而四年后的今天，我发现这种招聘要求在成都的就业市场也在逐渐多了起来。我还以为是北京互联网太卷了，原来是数据分析这个行业卷起来了。

虽然数据分析师这个职位名称是近十年才出现的，但如果从要做的事情内容上来说，其实这个职位出现的时间要更早一些，只不过之前不叫数据分析师这么个名字，而是叫综合管理之类的名字。目前市面上很多资深的偏业务侧分析师大概率都是从类似的职位上成长起来的。

2000年左右的时候，如果你可以把Excel玩得很熟练，那么你就可以做数据分析师了，如果你还会点SQL那是妥妥的加分项；2010年前后，会SQL简直就是数据分析师的入门级要求；2020年前后，如果你不能Python/SQL/BI工具全熟练，那你简直够不上这个职位的基本要求；2025年，只会点基础的数据处理根本不够看得，AI算法总得要会一个吧，技术没有太抢眼的话，那得拿出来点漂亮的项目经验吧，不会吧不会吧，一个拿得出手的成果都没有，你是怎么好意思来应聘数据分析师的？

最近有朋友跟我吐槽，面试ETL面试题居然全是BI相关的，简直离谱。虽然现在属于是卷麻了想卷退隐江湖的状态，但这让我不免联想起来之前在狼群中厮杀谋生的时候的情况：法务/运营都会自己写SQL取数，后端开发随手就做了实时计算统计表，和我工作有交集的产品经理们也不甘示弱，一个是自己用tableau做看板，另一个是自己写Python做算法demo，而我则是团队中那个正经八百做数据分析的人。

从这个团队中似乎每一个人都可以替代数据分析角色的环境中厮杀出来，我早已悟到，数据分析师的核心竞争力从来就不是那些数据处理的工具。

光说我自己的例子没有代表性，我认识几个资深的数据分析师，十几年从业经验的那种，甚至很多人至今都是除了Excel以外什么都不会，但他们依然活跃在这个职场上。有的时候我会想，这些人如果在软件工具这方面稍微花一点心思段位会上一个台阶，但同时又很庆幸他们没有在这方面多花一点心思，毕竟他人的短板就是我超越的契机嘛。

特别是有了AI这种颠覆性的工具之后，数据分析师的数据处理能力的要求被逐渐弱化了。哪怕是我这种并没有写过很多SQL的数据分析师，最近也在AI的助力下写出了帕累托累计这种偏分析的SQL语句，如果在能用AI的前提下，让我个从未做过ETL的人现在就去做ETL工作效率也未必比资深的ETL低到哪里去。

和招聘要求逐渐水涨船高一起的，还有企业裁员的问题，不知不觉中数据分析师已经变成了裁员的重灾区。

某券商公司引入DeepSeek-Quant系统后，3秒即可扫描分析2700份财报，错误率仅为人类顶尖分析师的1/13，人力成本骤降90%以上。该系统还通过动态预测模拟器生成32种市场推演，覆盖人类98%的认知盲区，直接导致38名初级分析师被裁，研究部裁员率达61%。

某物流公司原需15人团队维护Spark集群，年成本280万元，上云后仅需3人操作界面，年成本降至67万元，技术专家积累的调优经验沦为冗余。

虽然社交媒体上还是满天飞的转行数据分析从此走上人生巅峰的教培广告，但是这行的从业者多少都能感觉到行业正在越来越卷，走上人生巅峰是不可能的，但卷到人生巅峰是妥妥的。

数据分析的基础设施建设需要非常庞大的资金成本投入，随着时间的推移，老板们渐渐发现好像我投入了这么多的钱也没见到什么收益啊？手头比较紧的时候当然要开源节流嘛，不裁你裁谁呢！

一个不能直接赚钱的部门在公司无论何时都是很艰难的，数据分析还不像行政这种部门，行政虽然也不赚钱但是公司离不开，数据分析的话，老板一怒之下全部干掉好像也不怎么影响公司业务正常运转。

所以说，数据分析师的日子越来越难过了真的是情理之外意料之中的事情。

很久之前我就在说数据分析本来就不应该是一个职位的名字而是一种工作技能的名字，就和打字员一样，曾经是一个职位的名字，但是现在已经销声匿迹了。

数据分析师的终点是做业务，不管你是所谓的技术线还是业务线，最终其实都是应该回归到做业务这件事情上来的。

前几天有人问我如何衡量数据分析师的价值，我有一个非常简单粗暴的答案：钱。要么让公司多赚了多少钱，要么让公司少花了多少钱。

数据分析不是一个能够直接产生价值的部门，但是数据分析确有着间接产生巨大价值的能力，一个分析师最理想的生存环境是这样的：数据分析师在大量的找到一些发现，业务团队一起配合把这个发现落地实现。

换句话说，一个数据分析能不能做出成绩，很大程度上是取决于和什么样的队友合作。如果是非常给力的队友就会迎来你好我好大家好的完美结局。而现实的工作中，我们更多地是遇到了难以说服的业务部门或者能力不足以落地实现的猪队友。这些情况真的是让本来就已经很艰难的数据分析师的职业生涯变得更加艰难了。

不过已经上了贼船，还能怎么办，只能持续打造自己的影响力了呗。多学点看起来好像用不上的知识，早晚能用到。

这里稍微安利一下我之前写的一个完整系列，数分狗必知必会的小知识，之前写了很多和数据分析没啥关系但是在实际工作中又能添加助力的知识，供大家参考。虽然隔了很久，最近这个系列的内容又开始更新了，更新一些真纯数据分析的小知识。

此外，唠嗑群持续招募同道中人中，公众号菜单栏能找到我的联系方式，非常欢迎加入摸鱼大家庭。