经常有同学问：数据分析师成长是否有轨迹可循?从我自身体验+服务过大量企业+辅导过上千名学员的情况来看，数据分析师成长是有路线的，只不过不同的企业给到数据分析师的成长天花板不同，所以大家感受才差异明显。
总的来看，可以分为五个阶段
阶段1：取数阶段
SQL Boy是数据分析师们必经阶段，所谓“猛将发于行伍，宰相起于州县”，正是此理。因为真正工作中取数，并不是对着一个清洗好的大宽表写sql那么简单。
为了提高数据质量，确保取数正确，有很多很多繁琐的工作要做：了解数据口径，了解产生数据的业务系统&业务流程，了解数据库设计，设计合理的埋单需求，要检查数据质量，要了解人工填报错漏背后真实原因……繁琐、纠结、复杂，都是工作常态。
这些枯燥的工作，是产品经理、运营们不会经历的，也是数据分析师独有的历练。正是在这个艰难的过程中，数据分析师的业务认知、透过数据看业务的能力、对数据的操作能力能有长足的积累，从而为后续提升打下坚实的基础。
当然，SQL Boy本身也被吐槽得很厉害，人人都讨厌当“人肉取数机”。不过这不是取数本身的错，而是很多企业仅仅让数据分析停留在这个阶段，没有规划更长远的发展道路，换个公司就能解决问题。
阶段2：需求阶段
“给我一个数，下班前要，快点”——这是要求。
“我们在本月新上一个活动，需要监控效果”——这是需求。
满足业务的需求而非要求，是数据分析师获得认可，独当一面工作的重要一步。很多公司在招聘“高级数据分析师”的时候，“高级”俩字主要就看：能不能自己搞掂业务方需求。能搞掂需求，就不需要事事等着领导安排;就不需要让业务反复提数还不满意;就有机会想到业务前头，找到更多合作机会。
从要求到需求，一字之差，却意味着很多相关能力的提升。你不能埋头苦干，业务说啥就跑啥数，这样总是被业务牵着鼻子团团转。你不能等着领导一件件教，常见的销售、运营、产品、供应、生产需要看啥指标，有啥分析维度，自己的心里有数。
你得主动沟通，提出方案引导业务，把零散的需求合并成可以固定监控的报表。这样才能达成满足需求，体现工作业绩的目的。这需要在数据认知、业务认知、沟通能力上都有进步。
在一些部门关系融洽，数据和业务好的公司，这一步很容易实现。但有些公司就难了，公司缺少合作氛围，只把数据分析师当人肉取数机。如果身陷这种环境，做数据的同学一定要勇于突破，换个好一些的公司，不然，很容易长年累月生闷气，又没啥进步。
阶段3：分析阶段
注意!并非所有的业务需求，都需要分析，很多需求就是简单的“监控下数据”。但是能体现数据分析师价值的，一定是分析型的需求。通过分析问题，让领导们觉得数据分析有用，这才有进一步晋升机会。
凡是经历过从0到1建立数据部门，或者从1到10壮大数据部门的同学，都会对此深有感触。领导们在思考问题的时候，想到请数据组长过来聊一聊，想到问一下数据的建议，比什么KPI/OKR考核，都能更快促成升职加薪。
在这个阶段，经常要面临理论与实际、理想与现实的冲突，比如：
明明数据采集很少，老板们却希望“深入分析”。
明明没有科学抽样，老板们却希望“做出合理评估”。
明明有问题暴露，老板们却希望“结果呈现好一点”。
为了满足需求，经常需要分析组组长/经理们反复横跳。往往是先努力学习统计学、算法等知识，努力收集同行、同业做法，然后再对着自己公司破烂不堪的数据想办法，然后再“心领神会”地接受老板旨意，想办法满足老板们靠谱/不靠谱的需求。
很多理想主义者会倒在这一关，吐槽老板们不靠谱，吐槽上位的同事只会忽悠，觉得自己一身真才实学没地方发挥。注意!跳槽并不能解决这一阶段的问题，即使换个公司，也很难保证数据质量100%好，老板100%懂得并遵守统计学、算法的规定。这一阶段必须得自己思想先开悟才能挺过去。
阶段4：价值阶段
几乎所有公司的数据部门的领导，都面临过这种灵魂拷问：
“你分析的有什么用?”
“你的工作绩效怎么考核?”
“你对整个公司的发展贡献了啥?”
当初求数像条狗，看到报告嫌人丑，是非常真实的从业状态。作为数据分析师，想要进一步让业务认可，光靠ppt和excel输出是不够的。必须得打造几个固定的价值点，有自己的产品输出才行。
这个阶段很考验数据部门领导的项目运作能力(画饼能力)。找热点话题，引导老板们表达需求，把数据产出向“数字化转型”“数据赋能”“数据化管理”等热点上蹭，和业务部门搞好关系，多收表扬信，相互吹捧体现价值，都是基本操作。
这个阶段，“如何包装数据产品”与“如何提升客户体验”是两个关键话题。包装数据产品，可以结合不同时间段的热点话题，比如趁中台概念火，就搞CDP+MA数字化运营，比如趁着大家喊“数字化转型”，先把“战情观察室”“管理驾驶仓”等BI项目上了，比如趁数据赋能火，把移动端报表上了。用工具替代临时取数，后边写绩效才有保证。
提升客户体验，则要先清晰目标客户是谁。大老板、业务部门领导、一线是三类完全不同的群体。往往对上要多讲同业先进概念，画大饼。对业务和一线，则是找他们最关心的话题，做利益交换：数据证明业务做得好，业务证明数据产品有用。这里有很多细节操作可以讲，大家感兴趣的话，后续可以单独起一篇。
阶段5：管理阶段
经历了前四个阶段，实际上已经能在公司里混到数据部门领导了，只不过不同公司数据团队规模有差异，因此管辖权限会有区别。作为部门管理者，除了专业能力外，常规的管理方法也要有一定掌握。这个话题展开就大了，这里先不多说。
但是，并非所有的数据部门领导，都是走数据分析线升上来的。在我合作过的客户里，有一类是走业务线过来的，比如战略发展部/市场部，或者干脆是空降的。这一类领导往往在向上管理，在满足老板需求上很得心应手，但在服务其他部门，落地数据产品上较弱。
另一类则是走IT线过来的，比如做数仓、做业务系统起家的，这些人落地能力强，但向上管理，画饼能力都有待提升。也正是因此，我才有生意做，嘿嘿。
