就目前而言，大部分企業(yè)特別鐘情那些有數據分析能力、對數據敏感的數字化人才，甚至不惜愿意支付“天價(jià)”去招攬。近期阿優(yōu)從招聘網(wǎng)站爬取了字節跳動(dòng)9600余條崗位數據后發(fā)現，上到專(zhuān)家級別，下到基層員工，從產(chǎn)品、運營(yíng)、銷(xiāo)售，到財務(wù)、HR，80%崗位的JD，都不放過(guò)強調要掌握“數據分析”能力。眾所周知，大企業(yè)的招聘要求，一定程度上代表著(zhù)企業(yè)乃至整個(gè)商業(yè)社會(huì )未來(lái)發(fā)展的方向，有如時(shí)代的號角，倒逼著(zhù)你要“順勢而為”。

數字化人才的重要性

在疫情的催化下，企業(yè)數字化轉型被推上了風(fēng)口浪尖，大家都開(kāi)始認識到，“數字化”這樣一種更高效的模式，或許是企業(yè)突破目前發(fā)展瓶頸，實(shí)現業(yè)務(wù)新增長(cháng)的契機。

面對新冠肺炎疫情的巨大沖擊和復雜多變國際形勢，我國采取了以創(chuàng )新推動(dòng)增長(cháng)的策略，通過(guò)采用新技術(shù)、新模式，創(chuàng )造新市場(chǎng)，在線(xiàn)新經(jīng)濟逆勢增長(cháng)。

而任何一套高效的模式背后，都需要更高效的底層組織架構來(lái)支撐。因而數字化轉型過(guò)程中，人才數據能力的同步迭代就成為至關(guān)重要的一環(huán)。

就拿企業(yè)常見(jiàn)的HR這個(gè)崗位為例，因為屬于職能崗，不直接給企業(yè)產(chǎn)生效益。如果HR部門(mén)不懂得運用數據對企業(yè)用人問(wèn)題進(jìn)行預判和分析，推動(dòng)業(yè)務(wù)部門(mén)發(fā)展，對企業(yè)而言，永遠只是成本部門(mén)，還不如外包省錢(qián)省力。

可以預見(jiàn)的是，未來(lái)越來(lái)越多的重復人工將被數字化的工具和系統取代，人們運用大數據分析技術(shù)，來(lái)幫助做業(yè)務(wù)響應和探索創(chuàng )新的環(huán)節會(huì )越來(lái)越多。

不夸張地說(shuō)，未來(lái)的企業(yè)要是缺了數據分析，就好比“軍艦缺了雷達”。

為什么一定要學(xué)“數據分析”？

隨著(zhù)企業(yè)數字化轉型的不斷深入，對于個(gè)人來(lái)說(shuō)，既是機遇，也是挑戰。能力無(wú)法匹配企業(yè)轉型需求的人，可能很快被清洗出局，而緊跟企業(yè)轉型步伐，順應企業(yè)發(fā)展的人，可以更快被重用。

拿互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最常見(jiàn)的運營(yíng)崗位來(lái)說(shuō)，這個(gè)崗位本身門(mén)檻并不高，如果只是做一些搬運打雜的工作，那很可能在干了2年之后，依然是個(gè)工具人，輕而易舉就被剛畢業(yè)的大學(xué)生取而代之。

但是，如果你能運用數據去驗證和分析推廣動(dòng)作背后的原因和方法，給領(lǐng)導業(yè)務(wù)決策提供一些支持，那脫穎而出的一定是你。因為這是你在現有能力基礎上的疊加技能，這樣的“復合型能力”是很難輕易被模仿，這就是別人沒(méi)有的，只屬于你的核心競爭力。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)講：網(wǎng)站SEO優(yōu)化除了基礎的技術(shù)維護之外，靠的還是優(yōu)化后的數據分析能力，通過(guò)數據來(lái)判斷營(yíng)銷(xiāo)方案的可行性與調整性，如果沒(méi)有數據分析能力，那SEO優(yōu)化肯定是做不好的。

最后，你可能會(huì )覺(jué)得數據分析是不是很難學(xué)？我一看到那些數字代碼啥的就腦殼疼。那這層的誤會(huì )可能就大了。代碼并不是數據，數據是結合一些站長(cháng)工具對某個(gè)產(chǎn)品或者某個(gè)視頻等多維度的曲線(xiàn)分析呈現，有對搜索詞進(jìn)行數據分析的，也有對粉絲人群進(jìn)行分析的，這些并不需要代碼的應用。

實(shí)際上，數據分析的核心除了借助工具之外，真正在于方法論和分析思維，作為職場(chǎng)中的你，掌握數據分析能力，是具有非常強大的行業(yè)通用性的。即使是不同行業(yè)，分析涉及的指標體系、維度、分析方法這些底層知識都是通用的，萬(wàn)一日后轉行，數據分析能力也能成為你進(jìn)入新行業(yè)的敲門(mén)磚。