2023 求职就业
名师指路 不走弯路
随着数据对业务决策、
产品应用的价值日益凸显,
其重要性早已不言而喻,
对于许多同学们来说,
能从事数据相关的岗位是其求职目标之一。
但与此同时,与业务的渐行渐远、
逐步“沦为”支撑的现状也令“数据人”不安,

这让他们难以找到自身工作真正的价值所在。
在AI盛行的当下,
未来如何利用数据更好地赋能企业和消费者,
发挥出自己独特的价值
成为摆在我们面前共同的课题。
不甘仅仅作为数据“支撑”
很多尝试做数据产品经理的同学们,可能在职业初期都会陷入这样一个“泥潭”:在日复一日数据可视化报表、数据接口服务类业务工作之后,却顿感与业务相行甚远,逐渐找不到自我工作的价值与成就,让“数据赋能”成为空谈。
在对数据化管理的追逐之中,互联网企业的业务往往在事前、事中、事后都需要数据的不断支持,“数据人”便容易因此在重复性的工作中疲于奔命,无法抽离与思考。
而数据的采集、整理、分析、应用的各个环节都需要依靠数据平台加工。
当大量时间耗费在搭建大数据开发套件、数据资产平台、数据应用平台,更让其对于产品和运营等业务部门的“赋能”低于预期。
对于他们来说,难以对发现业务问题、提升业务效能提供有效观点,沦为数据支撑在所难免。
数据赋能企业,理解客户需求
大数据盛行的当下
,延伸了我们的思考宽度与广度,在足够数据的加持之下,
管理者可以更好地得到客户反馈,洞察客户的真正需求
,从而做到提升业绩。这也是数据岗位的价值之一。

越来越多的智能数据系统开始渗透在各个环节中,多维度的人物画像、更立体的消费模型,让目标人群的分割更加明晰,从而做到精准投放、创造经济效益。
而在整个过程之中,“数据人”可以通过对流量的预测、波动的监控,来及时发现问题、联系研发团队解决问题,来降低损失,并有可能发现更多将要暴露的问题。
与此同时,在如今同质化服务泛滥、用户信息过载的现状下,“数据人”还可以在创新业务的过程中,让竞对数据目标更聚焦,利用智能分析调整应对策略,基于人群精细化分层圈选的能力,凸显用户画像的价值。
此外,通过智能标签系统洞察消费者需求,判断消费者与各个标签的关联程度,让品牌找到营销机会、与消费者建立信任关系,也是数据岗赋能的价值体现。
其中,用户体验是否得到优化这个维度尤为重要,基于数据对消费者的精细化运营,还能帮助品牌提升预测消费者需求的准确度,创造最终价值!
数据科学这项多学科方法伴随大数据的发展,不仅仅成为商业决策中不可或缺的一部分,其应用的领域与范围也越来越大,拥有广阔的发展平台以及就业前景。
未来,数据分析可以被称为是风向标。从职业发展和就业江都来说,同学们需要先定位一个细分发展领域,并在此行业的细分领域之上叠加数据分析能力,刻意地保持练习与思考的意识,才能保有持久的职业竞争力。
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