各类数据岗位，真相超全剖析

今天我们系统解析一下，2025年职场不迷路哦。

这四种数据来源，对应的是完全不同的四个方向：

行业研究线：行业数据→行业研究→战略/策略方向。一般只有对行业政策敏感的行业，比如银行、证券，大型集团总部才设专职岗位做这个，对应行业研究线。行业研究线完全不需要开发技能，关键是：对行业懂多少。

市场调研线：问卷/访谈→市场调查→营销/设计方向。市场调研在快消、零售、连锁店、耐用品设计等传统企业非常流行和成熟。在大的互联网企业有可能有用研中心，但小互联网公司估计产品经理和运营自己就稀里糊涂干了。这一条线关键是：问卷设计、访谈设计、资料总结这些调研相关的经验。

平台运营线：使用平台→整理报表→运营建议。这一类经常叫淘宝/亚马逊/电商数据分析或者叫销售分析供应链分析之类。这些就是我们俗称的表哥表姐。每天主要的任务就是从电商平台，导出Excel表二次加工。由于数据是固定报表，业务解读能力是非常重要的，不然就成了纯表格搬运工。

数据开发线：内部系统→数据仓储→数据模型/数据中台→数据产品（BI）。这一条线，也有叫数据开发BI工程师大数据工程师的。这里，数仓开发需要hadoop全家桶相关经验与数仓建模，有专人负责；BI工具，基于宽表的SQL取数，由另一批专人负责。

数据分析线：面向业务提供数据服务，又叫数据BP/业务分析/经营分析/商业分析……是滴，狭义上的数据分析就是这些。这些岗位需要接业务的需求，提供数据解读，分析报告，看板等，总之是面向业务而不是开发需求的。

以上五类都是和数据有关工作，如果企业区分清晰，就会有五个不同方向岗位出来。当然，也有一些企业分得很乱。

这样分工清晰，各自工作、汇报、晋升，路线很清晰，能最大化发挥作用。理论是美好的，现实是残酷的。这样的架构，对企业有很多要求：

你会发现，以上8个条件经常不存在。

初级问题：

是滴，一般招聘时，写：需要熟悉Python，R，SPSS，EXCEL工具的，基本都是只要EXCEL，招聘要求里有SPSS的基本都是HR小妹妹不懂行百度来的用人要求。这样自然容易把各种岗位混为一谈，最后招来的人货不对板。

这种情况下，经常发现挂着数据分析师头衔，实际上就会打杂的，每天无休无止的码excel表，无休无止跑sql，各种乱七八糟的IT问题也会塞过来处理，真干了，叫苦不迭的就是这些同学，惨呀。

这种情况下，经常发现一个小哥/小妹开开心心去面试，结果去了也不知道自己干啥，绩效方向不明，业务的领导一直在抱怨自己没有有价值的产出，IT的领导总让自己做中台模型结果到底模了个啥也不知道。最后不了了之，明年被扫地出门。本质上，不是自己不能干，而是老板们自己没想清楚。

以下几个关键问题，可以直接问：

先问：部门归属开发、还是业务

如是IT部门，继续问：

是否有独立数据部门

数仓，ETL有没有人做？

是否有明确的数据产品？

数据中台/用户画像/数据模型，有没有明确的应用场景？

如是业务部门，继续问：

分析的数据是（调研、内部系统、平台、第三方）

汇报的领导是（专职的数据领导还是某个业务线领导）

需要自己提数/有IT支持

领导口中的：深度分析是什么场景（或者自己举几个例子，看看对方满意不满意）

我们都希望能入职一个架构齐全，分工合理，目标清晰的公司，所以可以在了解岗位的时候，多做一些工作。但是，岗位不清晰，也不代表着完全没机会：

从来风险都是和机会并存的，成功从来都属于能力强的人，所以也不用因为有风险而胆战心惊。只是，要做好对应的准备。包括技术上准备，心理上准备。

很多同学是萌萌哒抱着学习的心态，结果进了架构不全，职责不清，目标不明的公司，结果自然被虐得出血了。同样的人，进野外就得凶猛，进庙堂就得谦卑，根据具体场景选择方法，才能走的最长远。