当我们感叹着互联网寒冬来临的时候,却发现车企行业近几年似乎也不好过。
*图片来源:UniCareer自制 | 数据来源于网络
截至目前,全球车企计划裁员人数已经接近10万人,规模和2008年金融危机之后的车企裁员数相当。
车企行业是否暴雪将至?车企还值得进吗?
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 01  车企集体数字化转型 


本次奥迪大裁员背后其实另有深意。据了解这次裁员将为奥迪在未来十年节省60亿欧元成本,以支持企业加快向电气化和数字化转型。而在裁员的同时,奥迪也称,其将在电动汽车和数字化领域新增多达2000个新职位。
可以说,奥迪用实际行动来促进企业的数字化转型。
今年3月份,奥迪就宣布计划到2023年在电动化、数字化和自动驾驶等领域投资140亿欧元。
而除了奥迪外,几乎所有的车企都在加速进行数字化和电动化转型。
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宝马: 以客户为导向的高科技公司
宝马已经把数字化作为企业的核心战略,并融入从汽车设计、生产、制造、营销、销售、用户交互体验的全生命周期过程中。在未来,宝马更像一个服务于移动出行的高科技公司。
为了方便企业数字化转型,宝马甚至成立了数据中心。在中国市场成立了数字公司“领悦数字信息技术有限公司”,目标就是为中国客户提供数字化解决方案,该公司将充分利用数据引擎、数据平台,建立公司与用户的触点,让数据去勾勒用户的需求,让每一款全新产品、每一项市场活动都能在数据的推动下有的放矢。
*图片来源:网络 | 宝马用户使用云端互联APP
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奔驰: 互联网出行服务商
早在2015年奔驰全球总裁蔡澈就明确表示过,奔驰汽车将全面展开数字化转型,并且在数字化战略下,从汽车制造商转变为互联网出行服务商。
以数字化战略为出发点,奔驰将数字化转型贯穿始终,从数字化研发、数字化生产、数字化体验到数字化服务,甚至还成立了线上销售与数据管理全新职能部门,以推进创新数字化应用和数字营销的举措。
*图片来源:网络 
有资料显示,通过大量数据,车企将成功开辟新的营收渠道。预计到2021年,数据资产变现将为车企增加15%的营收。
*图片来源:网络
 02  全行业都在数字化转型 


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咨询行业
咨询行业数字化转型显然不是个新话题了。各大咨询公司都在积极的推荐数字化转型。比如麦肯锡创建数字团队,并大量招聘数字化人才,收购大数据和高级分析师公司,以增强其在数据方面的专业能力;比如德勤创建独立数字部门,埃森哲紧随其后,波士顿咨询更是创建了数字风险投资。而毕马威和普华永道更是建立了跨部门工作的数字团队,方便各个部门。
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金融行业
金融科技是金融数字化转型的开端,以券商为例,券商对金融科技领域人才的招揽加大力度,梳理券业2020年招聘计划,几乎每家券商都对金融科技领域放开招聘名额。
国信证券、中信建投、国金证券等多家券商甚至专门开设了信息技术人才招聘专场。其中,国金证券更是特地为其“佣金宝”产品发出了一份37人技术团队的校园招聘计划,共涉及到7个岗位;中信建投证券招聘风控研发岗、数据分析测试助理岗、经纪业务系统开放、策略服务研发岗、大数据开发运维岗、大数据算法研发岗等信息技术人员。
 03  企业集体转型带来的求职空间 


数字化转型归根到底是人和组织的转型。数据调查显示,2019年,80%的车企将全面启动“以人为本”的数字化转型战略。宝马大中华区总裁兼首席执行官高乐曾表示,作为宝马的数据公司领悦未来计划招募更多呼叫中心员工、数据分析师、IT人员。
根据麦肯锡报告显示,车企数字化转型需要各个职能部门的通力协作,还要具备前沿的数字化开发能力。数字化人才应包括产品经理、敏捷教练、构架师、数据翻译官、客户体验设计师、产品前端设计师、数据工程师、数据科学家、前后端开发人员、IT等专业技术人员。
而根据领英报告显示未来数字化人才中,数据岗位人才更是占有重要地位。
*图片来源:UniCareer自制 | 数据来源于领英
 04  未来是数据分析能力的天下


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岗位要求标配: 具备数据分析能力


在全行业数字化转型的时代,具备数据能力显然已经成为各个岗位的的标配。比如产品岗位、运营岗位,甚至连一些行政岗位都开始偏爱具备数据分析能力的人才。无论你是处于公司中的哪个环节,从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务,都需要掌握数据分析技能。在大数据、人工智能的浪潮里,只要公司有业务决策需求,都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据,热门职位很大程度上会失之交臂。
*图片来源:网络
*图片来源:网络
腾讯、联想、欧莱雅、IBM、招商银行……都在招募数据分析人才;移动互联网、计算机软件、咨询、金融、银行……几乎所有行业,都离不开数据分析。
*图片来源:网络
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数据人才: 未来的高薪人才


麦肯锡曾预计未来三年内数据分析师的缺口将达到150万。在国内,数据分析师的平均工资为10630/月;大数据开发平均工资为30230/月;数据挖掘的平均工资为21740/月。根据Glassdoor的数据显示,海外的数据相关岗位如Data Scientist年薪高达118,700美金,高居排行榜榜首!就连入门级Data Analyst岗位也有将近7W美金的薪资。
*图片来源:Glassdoor
 05  数据分析师工作技能及流程

其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大,可总结如下:
  • SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
  • 会用Excel/SQL做基本的数据管理
  • 会用脚本语言进行数据分析,Python or R
  • 有获取外部数据的能力,如爬虫
  • 会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
  • 熟悉常用的数据挖掘算法:以回归分析为主
其次是数据分析的流程,一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:
*图片来源:网络
而随着步骤本身的复杂程度提高,工作中涉及到这些步骤的人的比例也有了显著的下降。这从侧面说明了想要提升自身竞争力,首先要掌握更深层次的专业内容。
*图片来源:Uni自制 | 数据来源网络
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打好SQL基础



数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用,不仅能提取到需要的数据,还能大大提高工作效率。关于如何用SQL查询数据可以参考Uni酱过往文章都在简历上说精通SQL、Python, 你们的良心不会痛吗?
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熟练使用Excel




Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,作为常用的数据处理和展现工具,数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来。
Excel里面自带的数据分析功能,很大程度上能完成专业统计软件(R、SPSS、SAS、Matlab)的数据分析工作。熟悉使用 Excel 的各项功能对一名优秀的数据分析师来说非常重要。关于如何提升Excel技能可以参考Uni酱过往文章揭秘 | 被麦肯锡和中金格外偏爱的技能, 掌握后1小时稳赚1000美元!
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至少学会一门数据挖掘工具和语言





以R语言为例,R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。然而要成为一名优秀的数据分析师,仅学会使用一门语言远远不够,还需要修改数据挖掘语言的程序包或模型。
 06  如何提升数据分析能力

数据行业的进入门槛并不算高,所以对于那些想要提升数据分析能力的人来讲,不妨可以通过以下几种方式:
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看书





在日常中可以通过看书的方法提升数据分析能力,比如在知乎、豆瓣上你都能找到很多数据分析的书单,像《谁说菜鸟不会数据分析》《深入浅出数据分析》都是不错的入门书。
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自学数据分析或挖掘工具






上面提到了,在日常数据分析工作中,会借用大量的工具,比如Excel或者Python,所以想要提升数据分析能力的小伙伴可以先熟悉这些工具的使用。

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学习数据分析课程






数据分析能力的差距非常大,如果你想走专业的数据科学家这样的专门的数据岗位,那么单单通过看书或者自学软件还是不够的,需要有专门的导师带你入门和提升。在Uni微职场有很多关于数据的课程,想要走数据求职的小伙伴,可以去看一下!
*图片来源:Uni微职场
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