数据分析师VS策略分析师

文摘   科技   2024-11-01 08:33   美国  

随着AI技术的飞速发展,不少岗位都面临着被人工智能所替代的风险,那么什么类型的岗位能够避免头波冲击,给我们争取更多的缓冲时间呢?答案是需要技术+业务决策双向能力的岗位,纯技术岗位难逃被AI所替代命运,而纯业务决策岗则需求量较少,最终只能由管理岗来承担。举个例子,数据分析师VS策略分析师就能明显的看出其中差距。


策略分析是做什么?与数据分析有何不同?



相比而言,数据分析师的工作更偏向于数据及围绕数据能发现什么规律,在海量数据中发现规律,以简单易懂的方式呈现给管理者或者业务人员。那么,这样的人才通常所需要技能主要围绕数据处理、数据可视化,数据工具如sql、BI等。技能则主要集中在围绕构建指标体系、指标拆解、指标监控、报表输出等。


随着企业在数据处理、可视化应用上的日渐成熟,由"看数据"逐步转化为"用数据"的需求,即让数据产生价值。那么,数据的价值体现最终一定是与业务结果强挂钩的。也就是"业务sense"。市场上大家也能看到招聘很多带“策略”字眼的岗位,比如"策略分析"、"产品策略分析"、"运营策略分析师"等。究其根本原因,就是企业业务目标导向更清晰化。要求岗位具备利用数据为业务赋能的能力。


策略相关岗位门槛并没有那么高。因此,也不要对这个职位过于畏惧。策略岗位有很多类型,但主要分为两个方向一种是偏分析,一种是偏产品。很多公司这两个岗位是合二为一的,策略产品经理既要干分析,又要做产品规划。专门只做分析,不负责策略落地跟进,和后续整体策略产品规划的,这种比较工具人。市场上常见的策略岗如下:



以风控策略为例,在银行和金融科技领域最常见,不过在金融领域一般都叫做风控策略分析师。涉及的工作内容如下:


识别风险类型:

设计全生命周期风险防控流程:


利用技术手段构建特征:


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