前段時(shí)間，被字節(jié)跳動(dòng)在北京的新辦公室刷屏了。
充滿(mǎn)科技感的辦公室，人均配價(jià)小一萬(wàn)的人體工學(xué)椅 ↓
還有健身房、瑜伽房 ↓
而這還不是全部。
餐廳免費(fèi)三餐自助，下午茶，零食水果統(tǒng)統(tǒng)不限量，還支持吐槽和點(diǎn)菜 ↓
午休提供專(zhuān)門(mén)的休息室，還有專(zhuān)業(yè)的按摩馬殺雞等著你！↓
福利這么好，但想進(jìn)去并不容易。
我從招聘網(wǎng)站爬取了字節(jié)跳動(dòng) 9600 余條崗位數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，上到專(zhuān)家級(jí)別，下到最基層員工，從產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、銷(xiāo)售，到財(cái)務(wù)、HR，80% 崗位的 JD，都不放過(guò)強(qiáng)調(diào)要掌握「數(shù)據(jù)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(hào)角，倒逼著你要“順勢(shì)而為”。
上面的招聘信息可以看出，大廠特別鐘情那些有數(shù)據(jù)分析能力、對(duì)數(shù)據(jù)敏感的人才，甚至不惜愿意支付“天價(jià)”去招攬。據(jù)獵聘網(wǎng)發(fā)布的數(shù)據(jù)人才就業(yè)趨勢(shì)報(bào)告顯示：有 1-3 年工作經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)人才平均薪資高達(dá) 22322 元。而 5 年以上工作經(jīng)驗(yàn)，基于市場(chǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)分析師，月薪高達(dá) 5-8 萬(wàn)，比很多人的年薪都高。在疫情的催化下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型被推上了風(fēng)口浪尖，大家都開(kāi)始認(rèn)識(shí)到，“數(shù)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(xiàn)業(yè)務(wù)新增長(zhǎng)的契機(jī)。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(gòu)來(lái)支撐。因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，人才數(shù)據(jù)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?yàn)閷儆诼毮軑?，不直接給企業(yè)產(chǎn)生效益。如果 HR 部門(mén)不懂得運(yùn)用數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)用人問(wèn)題進(jìn)行預(yù)判和分析，推動(dòng)業(yè)務(wù)部門(mén)發(fā)展，對(duì)企業(yè)而言，永遠(yuǎn)只是成本部門(mén)，還不如外包省錢(qián)省力。可以預(yù)見(jiàn)的是，未來(lái)越來(lái)越多的重復(fù)人工將被數(shù)字化的工具和系統(tǒng)取代，人們運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，來(lái)幫助做業(yè)務(wù)響應(yīng)和探索創(chuàng)新的環(huán)節(jié)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(shù)據(jù)分析，就好比“軍艦缺了雷達(dá)”。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，對(duì)于個(gè)人來(lái)說(shuō)，既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。能力無(wú)法匹配企業(yè)轉(zhuǎn)型需求的人，可能很快被清洗出局，而緊跟企業(yè)轉(zhuǎn)型步伐，順應(yīng)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(yùn)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(yùn)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(yùn)用數(shù)據(jù)去驗(yàn)證和分析推廣動(dòng)作背后的原因和方法，給領(lǐng)導(dǎo)業(yè)務(wù)決策提供一些支持，那脫穎而出的一定是你。因?yàn)檫@是你在現(xiàn)有能力基礎(chǔ)上的疊加技能，這樣的“復(fù)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(jìng)爭(zhēng)力。此外，作為職場(chǎng)“硬通貨”的「數(shù)據(jù)分析」，還具有非常強(qiáng)大的行業(yè)通用性。即使是不同行業(yè)，分析涉及的指標(biāo)體系、維度、分析方法這些底層知識(shí)都是通用的，萬(wàn)一日后轉(zhuǎn)行，數(shù)據(jù)分析能力也能成為你進(jìn)入新行業(yè)的敲門(mén)磚。
看到這里，你可能會(huì)覺(jué)得，數(shù)據(jù)分析是不是很難學(xué)？我一看到那些數(shù)字代碼啥的就腦殼疼。絕大多數(shù)剛接觸數(shù)據(jù)分析的同學(xué)，都會(huì)陷入一個(gè)思維誤區(qū)：學(xué)數(shù)據(jù)分析要掌握一些復(fù)雜的 SQL、Python 工具。實(shí)際上，數(shù)據(jù)分析的核心不在于工具，在于方法論和分析思維。 了解汽車(chē)不代表車(chē)開(kāi)得好；會(huì)用 PS 不代表畫(huà)畫(huà)好；這就是為什么我不建議大家去學(xué)一些數(shù)據(jù)分析類(lèi)的工具，也不要照搬網(wǎng)上那些數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，因?yàn)槟銜?huì)發(fā)現(xiàn)，學(xué)了以后依然不知道怎么解決實(shí)際問(wèn)題。
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