如果有人问：
年最有“钱”途的岗位是什么？
数据分析一定榜上有名。
年起，有一件事已是不可逆的趋势——
未来商业世界里，大部分公司，都需要拥有驾驭数据的能力，学会用数据做精细化运营，利用数据驱动业务的增长。
所以，数据岗位，是未来5年内，无论什么行业都有持续需求、非常值得深扎的方向。
今天，我们挑选了最热门的3大岗位，从工作性质、工作内容、工具要求等维度带你全面了解岗位详情，各位入行、转行的小伙伴们，一定要看到最后哦~
首先说这三个岗位的相同点：
都需要深入了解业务流程
都需要掌握数据分析工具
都需要对数据有较高的敏感度
都需要依据数据分析结果，为运营或决策提供合理化建议。
知道了相同点，我们再分别聊聊这3个岗位都是做什么的????
01数据运营岗
在公司里，经常领导们对数据运营抱了很高期望，一张嘴就是“数据驱动运营”，“降本增效”之类的口号。
可真到工作中，就变成了“写sql的运营”“到底咋驱动了？咋提高效率了？”，甚至看不到落地成果。
比如：
优化用户体验（产品运营）
用户到社群转化（社群运营）
活动转化（活动运营）
……
数据运营是对用户行为，用户转化最敏感的，数据运营的存在避免了管理的滞后性。
数据运营的工作内容：
负责运营相关的数据分析，配合运营方数据需求
协助运营人员共同制定数据分析策略
为日常业务运营提供精准的数据支持
在运营工作中，每项业务都会有一个具体的关键指标。这是数据运营的起点，也是产品上线运营后进行评估的标准，以此形成闭环。
数据运营的工具要求：Excel/SQL/PPT
在实际工作中，Excel+SQL就能搞定大部分工作需求
数据运营的专业要求：统计、数学、会计、计算机、金融学、营销、管理等。
02数据分析岗
这是一门研究数据，以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。
数据分析师是一个连接业务与技术的职位，要求比工程师更了解业务逻辑，又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。
虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。
所以数据分析师的工作流程是：
?根据数据需求，提取数据，数据清洗
?标注数据变化，发现异常
?多维分析，交叉分析，查找异常原因
?预测数据变化趋势及影响
?生成策略，推动相关部门执行并复盘效果
从互联网企业数据流转来看，主要有以下六个节点：数据获取、数据存储、数据挖掘分析、数据报表搭建、数据分析及可视化、商业分析及决策建议。
数据分析师的工具要求：
Excel/SQL/Python/R/Tableau/SAS等
（不同公司对工具的要求会不同，具体可以查看JD要求，一般情况下是SQL+Python）
数据分析师的专业要求：统计、数学、物理、计算机等（偏向理科）
03商业分析师
商分（BABusinessAnalysis）是国内最近几年新出现的职能，特别是随着互联网的发展，这个工种的需求量也越来越大。
商业分析师在构建业务指标体系的时候，会更