数据分析师高薪资背后的原因

发布时间: 2021-02-19

从数据分析师的市场上来看,出现了一个很疯狂的现象,一个职位的基本薪水可能是100-200k,但是仅凭几年的经验,总薪酬就可以达到300k +。

为什么是这样?

首先要考虑的一个重要因素——数据分析师的工资是由两个核心因素决定的:

价值——数据分析师为公司带来多少价值?

竞争——其他公司向数据分析师支付多少钱?

竞争(供应和需求)决定了公司招聘具有适当技能的数据分析师所需支付的薪资范围。目前,大量公司正在招聘数据分析师,因此需求就在那里。同时,供应受到限制,寻找合格的数据分析师很难。数据分析是典型的多学科工作,需要将数学和统计学以及编程结合在一起,并具有一定的商业头脑和流畅的沟通技巧。像我们所理解的理想的数据分析师那样,在三个或四个不同领域都有出色表现的数据分析师就是招聘主管所说的独角兽人才,而现状是即使是只在一个领域表现出色而在其他领域却不及格的数据分析师也很少。

薪资上涨并不是全部,公司需要相信,聘请数据分析师可以证明他们将从公司的支出中获得足够的价值。任何一家功能完备的公司都不会在对利润或实现长期战略目标无关的职位上浪费30万。

公司正在为数据分析师支付这些薪水,因为他们确信这会给公司产生真正的价值。这种想法一定正确吗?对于任何的公司都很难说,但是谁说一个经营战略会轻易成功呢?

我认为大多数公司是可以从对数据分析师的投资中获得巨大的收益。很多公司收集了很多数据,但大多数都没有利用它。一个更好的数据驱动决策可以提供真正的、可量化的效率提高方案,而通常这种规模很小的变化都可以转化为绝对的巨大收益,足以支付数倍于一组数据分析师的费用。

因此,这是一个必然的趋势——数据分析师可以为任何一家公司提供足够的价值,使其增加利润,很多公司都在寻求数据分析师,因此加剧了薪水上涨的趋势。

数据分析领域的薪水包含了很多复杂性,其他影响因素将导致薪资不一致:

就业市场是不透明的

尤其是对数据分析师而言,这使公司在招聘的过程效率低下并且极为不顺利。

数据分析师”的角色定义不清

由不同公司(甚至同一公司的不同团队)中的“数据分析师”以不同的技能从事截然不同的工作。许多数据分析项目只能在很长的时间范围内产生可衡量的影响,从而使价值计算变得更加模糊。

薪金高低取决于个人的谈判技巧

实际上,处于同一水平的人员之间的薪水差异大部分归因于个人加入公司时的谈判水平,而不是他们的实际技能或影响力。考虑到谈判是数据分析师所做的实际工作的很小组成部分,所以这是一个非常不恰当的系统。它还会导致不健康的动态,例如激励人们每隔几年就更换公司以有效地重新协商其薪酬,这对公司和个人而言都是不良的动态。

公司在评估数据分析师方面的能力很糟糕,因此不得不接受片面但社会认可的观点, 即使他们的实际影响相差很大,也有压力要求保持担任同一职位的人员的工资水平相一致。

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