Meng先生 Pointer一枚 某外企数字化项目负责人，曾担任某互联网商业分析经理、知名咨询公司咨询顾问。
前段时间听完小数点数字化咨询顾问的直播分享之后，十分感慨，只是手上
工作有些忙，所以过年期间整理了一下自己的想法，看看有没有可能发出来。Ray说支持Pointer敢说真话。我这篇文章可能会对小数点招生业务有影响，但是Ray看完却觉得可以发出，这点是让我很惊讶的。

作为在互联网和咨询都工作过的人，我一直觉得互联网的人才价格是偏贵的（这可能和互联网以前一直在风口上有关）。同样水平的人，如果在咨询公司的分析师能拿20万，那在互联网公司至少能拿40万。
那些互联网的土著（指的是一毕业就进入互联网的）数据分析师，水平能在互联网拿40-50万的，可能到咨询公司去价格不会超过30万。
我知道自己如果这么说，估计会被所有互联网的数据分析师喷了，但是我真的是希望給互联网的分析师们一个警醒：那就是你们要认清一个现实，互联网的数据分析师真的是被严重高估的职业，因为过去互联网的高速发展，互联网的热钱涌入，才给你们带来如此高的薪资。
你的职能依托于互联网先进的数据基建，你的工作被高度精细化，你只要会写SQL就能拿个20万，你会一些商业分析方法就能拿个30万，你懂点增长和推荐就能拿个40万。

而这些技能本身只需要花三四个月就能掌握的，并且你所谓的懂业务，实际上只是管中窥豹的一小部分，整个商业模式、经营模式、甚至价值链你都不一定能搞明白，甚至你从没想过搞明白过。

像这样的数据分析师，你们迟早是要被淘汰的。我还在互联网的同事告诉我，在全行业降本增效的大背景下，各大公司都在加强数据产品能力建设，赋能业务人员一定的数据分析能力。而公司也集中淘汰那种基础型的数据分析师，就算招聘也会找那种懂分析、懂技术还更理解业务的综合型分析师。
在我听了两位pointer咨询顾问的直播分享后，从他们谈吐中，
发现他们的整个表达、思维、逻辑、见解、行业洞察都是远超互联网土著型分析师的，甚至是直接碾压的状态。
这里真的不是踩一捧一，我会发现，很多互联网的数据分析师是真的“德不配位”，靠着互联网红利，不断跳槽才有的高薪，而这高薪能拿多久呢？
我相信拿不了多久，毕竟裸泳迟早会被人发现的。

所以现在很多数据分析师很焦虑，他们焦虑的点是因为他们也知道手上的薪资是有泡沫的，也明白自己的三脚猫功夫支撑不了多久，很快就会被功能更强的数据产品，或者更年轻更专业的科班生取代。
我去年跟一位互联网职级差不多是P7（非阿里）的数据分析师朋友呆过一周，他年薪80万左右。而我是具体看过他每日的工作内容以及汇报材料的，说句实话，就这样的活，咨询、券商的分析师应届生信手拈来，报告甚至可以做得更加漂亮全面，而他们可能收入仅有20-30万。
所以我就很诚恳地和他说：你觉得你这80万拿得心安吗？

他也无奈的摇了摇头：不心安啊，还是互联网红利时候谈下的薪资，现在我们这个岗位都不招人了，也不知道能拿多久吧，哎....
原来他自己内心也知道的。

说实话，数据分析师本身不产生业务营收价值，拿这么高的薪资是不合理的。
市场一定会重新洗牌，这个时候一定会有一波数据分析师面临失业、降薪、被取代。
这些观点注定是要被骂的，但是我还是想说点实话。
1、无论是互联网还是传统企业业务增速都在降缓，甚至还在萎缩，未来不再有那么多取数需求，以前需要四五个数据分析师来应对业务部门的业务需求，现在整合下，一个人就够了；
2、业务逐渐平稳，不需要那么多数据分析师做分析，业务也能经营下去，并且也不会太差。有了数据分析师，也不会更好；
3、数据分析岗位已经供大于求了，招聘条件逐年苛刻。35岁危机失业的人群不一定只是程序员，也可能是数据分析师。数据分析师会中年失业我个人觉得是必然，这个工种因为壁垒不高，薪资性价比不错，有太多年轻人前赴后继的加入，老人只会慢慢被挤压淘汰；
4、数据分析师根本没有明确的职业上升通道，做到最后就是开展副业教大家入门数据分析；
5、十几年前曾经的财务会计岗位有多热门，现在就有多惨，数据分析师也会步这一条后路。
其实数据分析就是一个技能，像英语、Excel、PPT一样，在快速发展阶段可以当成专业来做，但绝不能作为一生的工作，做了超五年就应该开始思考跳出数据分析这个圈子，结合自己在业务或管理上的特长进行转型，早点规划自己新的职业路径。
最后，我反而觉得非数据分析岗位的小伙伴倒是可以学点分析知识，我相信市场+分析、医药+分析、广告+分析、运营+分析、项目管理+分析、销售+分析等，专业的行业经验+分析技能才是未来。
END
Ray写在文末的话：
刚刚看到这篇投稿时，我觉得语气和内容都有些激进了，尝试与作者沟通数次，文字上改了几版，但内容上作者寸步不让。
权衡再三，我还是想把文章发出来。一方面，作者讲的是事实；另一方面，也符合我立志在小数点内建立“能说，敢说，可以说”的社群文化。
所以，希望读者们可以以一种包容并序的态度来阅读这篇文章，从中找到自己可以借鉴和学习的部分。
继续阅读
阅读原文
关键词
就是
岗位
数据分析师
分析师
数据分析