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一、数据分析的作用很大嘛?
大数据对企业：
1、实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。
2、及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。
3、为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
4、大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
5、提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，提高核心竞争力。
大数据对政府机构：
1、实时跟踪、采集与业务工作相关的信息。
2、全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观测需求。
3、及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。
二、大数据与会计专业怎么样?
大数据对会计专业有着积极的影响和潜力。以下是一些关于大数据与会计专业的相关信息：
1.数据分析能力：大数据技术为会计专业提供了更强大的数据分析工具和技术。会计师可以利用大数据分析方法来处理和解释大量的财务数据，从中发现潜在的趋势、模式和关联性。
2.提高效率和准确性：大数据技术可以帮助会计专业实现更高的工作效率和准确性。通过自动化和数据挖掘技术，会计师可以更快速地处理大量的数据，减少人工错误的风险，并提高财务报告和决策的准确性。
3.预测和风险管理：大数据分析可以帮助会计专业进行更准确的预测和风险管理。通过分析历史数据和趋势，会计师可以更好地预测未来的财务状况、市场变化和业务风险，从而制定更有效的战略和决策。
4.数据隐私和安全性：随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全性成为关注的焦点。在会计专业中，保护客户和企业的财务数据的安全性和机密性非常重要。会计师需要了解数据隐私和安全性的最佳实践，并采取适当的措施来保护数据免受未经授权的访问和滥用。
5.技术技能的需求：大数据对会计专业的影响也带来了对技术技能的需求。会计师需要掌握数据分析工具、数据库管理和数据可视化等技术技能，以便有效地处理和分析大数据，并从中提取有价值的信息。
技术or业务？数据分析发展路径大盘点
未来的发展中数据人的优势与机会还是很多的，今天我们一起来盘点分析一下数据分析工作的发展路径吧。转眼又到年底，岁末年初，大家都会特别关心未来的发展。今天就跟大家盘点下数据分析工作的发展路径。
无论你是站在门外心怀憧憬；还是刚刚入行，踌躇满志；又或者被每天跑数累得七荤八素，都可以认真复盘下咱数据人的优势与机会。
一、数据分析岗位三大优势优势一：成长空间大纯业务类岗位，成长受领导制约非常大：
比如运营，自己有再好的想法，领导就是不！同！意！最后只能当一个无脑的工具人。比如销售，自己能力再强，领导就是不给好的客户资源（甚至明抢），还是做不出业绩。
但数据分析不同。只要能接触到数据，就能做分析，就能下结论。优秀的数据分析师，不但能分析出什么东西是可行的，更能分析出什么东西是不可行的。因此分析能力的成长完全不受限（如下图）。
甚至在管理混乱、数据基础不好、流程不规范的小公司锻炼出来的数据分析师，对数据采集理解更深刻，对于业务了解更多，因此比温室里成长起来的小花骨朵实战能力更强。所以不要轻易丧失信心，坚持思考：“要怎么做得更好”，就能进步。
优势二：适用范围广本身，数据分析能力是个底层能力，各种岗位，各类公司都有需求。特别是最近各行各业的数字化转型大潮，使得做数据的同学在业务上，技术上都多了很多公司和行业可以选择。
另一方面，互联网行业996普遍，与大型传统企业的数字化转型加深。一降一升，导致了去互联网公司参加内卷已不再是唯一出路。与其在小厂被欺压，苦苦熬着等头腾阿青睐的机会，不如考虑一下甲方（大型传统企业）/乙方（toB服务企业）的机会。
优势三：前途选择广近年来，挂着“数据分析”或者“数据XX”旗号的岗位相当多，看得很多同学很糊涂。剥去各种稀里糊涂的概念。做数据的本质上就偏业务和偏技术两类：
偏业务：一般归运营、市场、销售部管，操作现成的数据产品或者在大宽表基础上写sql捞数，写ppt的时间比写代码时间多。
偏技术：般在IT部下边，或者有独立的数据小组/数据部。都在写代码，偶尔ppt。大公司里数仓、数据治理、BI、分析、建模分得很清楚。小公司里，很有可能啥都自己干。
数据分析工作刚好处在业务和技术的交叉点上，因此选择机会可能性非常多（如下图）。
所以，理论上数据分析师想转行的话，往哪个方向都能成功。怕就怕，犹豫不决，方向不坚定，业务上只懂个皮毛，技术上又不肯深入，那就神仙都难帮了。或者两头都想兼顾，结果无一特长，空成为做题家。想转，就坚定地向一个方向行动吧。
二、转业务线的机会数据分析能不能转业务？
答：可以！
如果你不想向程序员方向发展，想利用分析能力，谋求更好的业务岗位，就能考虑走这个线路。但要注意：业务部门也是分种类的，有四个类型（如下图）。
四类业务部门里，最容易立功、最有权力的就是策略类岗位，一个会员体系或者年度大促项目做好，升职加薪就在眼前了。而策略类是和数据分析最接近的岗位，数据分析师们只要补充策略类工作的业务知识，转岗很轻松，也很容易出成绩。
其他三类的核心能力与数据分析距离较远，硬转的话优势不突出。但有意思的是，随着线上投放占销售比例的提高，渠道运营、销售运营、流量买手等岗位也需要用到分析能力。
转业务的最大好处，就是能吃公司的增长红利。公司在高速增长期，给到策略类和执行类岗位的薪资与奖金都是非常丰盛的，有相当多的数据转这两类业务的同学，随着公司的成长捞的盆满钵满，值得期待哦。
近年来有些新鲜名词，可本质上是旧瓶装新酒，比如：
只要掌握了岗位的本质，就很容易识破其中玄机，找到晋升机会。
三、转技术线的机会数据工作向技术转，这一点很多同学都知道。
转大数据开发方向：大数据工程师转算法方向：算法工程师转产品方向：数据产品/BI工程师
每一个方向的技术栈，也是相对清晰。
不确定的是：在当前的市场环境里，到底还要不要转？最典型的就是：互金行业被监管扫荡，少了一大堆算法/产品的机会；同时，应届生大量涌入算法/数据开发岗位，导致内卷空前严重，招聘门槛一高再高。
对算法岗位而言，单纯从技术难度而言，依然是风控类≤推荐类≤CV/NLP类。虽然小互金被扫荡了，但是很多平台型公司/电商类公司增设了反欺诈岗位，也能锻炼风控能力；传统的信用卡中心转大型金融机构的路子也没有断。所以如果开发能力/理论知识不够强的话，还是可以先找风控/反欺诈方向，至于技术能力是否达到了更高的门槛，可以个人挑战哈。
大数据开发和数据产品方向，只要大型企业存在，这俩方向就永远不落伍，特别是做数字化转型的企业，有技术力量的人才奇缺（人头都在互联网搞内卷，外边机会关注的少），技术方向是一定有前途的。所谓“内卷”，纯粹是因为应届生涌进来太多导致，真正有3-5年开发经验，有实战经历的人还是能找到一席之地的。
四、纯数据的机会纯数据能不能继续干？当然能。但注意，纯数据的成长，跟个人能力不大，跟组织架构关系非常大。
组织架构决定纯数据的成长空间组织架构决定纯数据的成长空间组织架构决定纯数据的成长空间
这三句话一定要牢牢记住！
因为虽然企业都是口头上喊着“数字化转型”“数据驱动业务”，但连个独立的数据部门都没有。而有一个独立的部门是在企业里升职加薪的基本保障。
如果没有数据部门，那干再多也就是个高级兵。如果有一个数据小组，那就有机会成为管理层，当个组长。如果有一个带n个组的数据部，那就大概率有机会当个组长，甚至混个总监。
所以想在纯数据线上深耕的同学们，牢记：现状只是跳板。目标就是找到有足够大的、正规架构的公司，这样后续发展就有保障。当然，如果能找到行业处于红利期，市场排靠前，文化氛围良好的公司，就更是锦上添花了。
五、评定机会的方法到此，所有三条路都已经介绍完毕，估计很多同学已经迫不及待地想问：那到底要走哪条路呢？
注意，选择发展道路，不仅仅只看职位与技能的成长空间，还要看：
个人资历、能力、兴趣。个人家庭、环境等制约因素。个人志向、发现目标。现有条件下，个人可匹配的行业与公司。个人期望公司+岗位要求，与现状差距。弥补差距的可行性与时间条件。
因此到底怎么选，需要具问题具体分析才行。光听别人的经验分享，却无法复制别人的出身、机遇、能力，也就是给自己逗个乐而已，无法解决自己的问题。
专栏作家
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题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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