点进这篇文章的你们看到这个标题心里一定纳闷儿，what？年薪50w？我是不是走错片场来到逼乎了？数据能力是什么鬼？

针对上述疑问，我将以图文并茂的形式帮你一一分析清楚！

选岗位还是选能力？

我们先从数据能力开始，先看看数据领域常见的3个岗位的招聘需求，每个岗位的一些重点，我都用橙色字体专门提炼出来了

看完之后我们来提炼一下上述三种岗位的一些共性以及特性：

1）共性

3个岗位其实都需要逻辑、业务理解和沟通能力。

之前就有很多人问过我这个问题：数据类岗位是不是社恐避风港？

不存在哈，公司中的任何岗位都需要沟通，数据岗也是一样，你需要在沟通中了解对方的需求，也需要在沟通中展示你的产出。

2）特性

• 数据分析：对工具语言和统计分析技能要求更多些，比如常见的SQL、R、Python，以及回归分析、常见的机器学习
• 数据运营：更接近业务，要求很多接地气的策略制定
• 数据产品：在数据方向里稍微有些异类，本质上就是产品经理，需要很多产品经理的素质技能

讲完三个岗位的共性与特性外，接下来我们换个角度看问题。我们站在企业的视角来看这3个岗位的核心贡献有哪些：

有时候看问题觉得很纷杂，就是因为角度没选好，这次我们就换到企业对数据类人才的需求角度，重新审视下这3个岗位：

• 数据分析：很多时候是提供基础能力的，比如搭建数据仓库、BI报表、人工统计数据、专题分析
• 数据运营：更侧重数据策略的落地生效，比如滴滴赠送的打车券到底给谁发、发多少金额
• 数据产品：目前更多定位在降本提效上，就是设计工具、产品让数据的查看从人工到自动

那么问题来了，企业把人才按岗分配是为了专人专项提升企业的收益，但对我们自己来说呢？如果我们真的把自己按照岗位划分进行磨练，岂不就真成了“螺丝钉”了？

数据的根本目的是驱动业务决策和发展，不同岗位上的职责要求和技能只是方式方法而已，我们需要以终为始，以达成目的为己任，而不是迷失在方式方法中。

所以，反过来看，我们要想有所突破，就应该让自己突破岗位的限制，把重点聚焦到培养能力而非胜任某个岗位上。

补充分享一个看法，我理解岗位其实是核心能力与行业经验的交叉。比如我具备电商行业的经验，然后我还有数据分析的能力，那么我就是电商数据分析了。只有当你跳出岗位，扩展到核心能力上，才能让自己具备出圈儿的能力，去尝试与不同的行业进行交叉，去覆盖更多的岗位，让自己不会穷途末路

综上，选岗位还是选能力？想必答案已了然于心——能力才是永恒。

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