在数字化转型不断推进的当下，数据已成为企业发展的核心资源，围绕数据开展工作的岗位也越来越受重视。
这些岗位大致可分为业务线岗位与技术线岗位，两类岗位虽都以数据为核心，但职责侧重和能力要求不同。
业务线岗位
业务线岗位主要聚焦数据在企业业务中的实际应用，直接为业务决策和落地提供支持，包含商业数据分析师、业务数据分析师和数据产品经理三个主要方向。
商业数据分析师
商业数据分析师的工作重点在宏观市场与战略决策层面。
他们需要分析行业动态、竞争格局和消费者行为模式，基于这些分析为企业制定产品战略、明确市场定位提供支持。
这类岗位不需要深入参与企业内部具体的业务流程，而是站在更宏观的视角，通过数据梳理行业趋势，帮助企业抓住市场机会、避开潜在风险。
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据猎聘在招数据显示，商业数据分析师年薪可达96w，这一薪资水平也体现出企业对宏观战略支持型数据人才的重视。
业务数据分析师
业务数据分析师则更专注于企业内部流程的优化。
他们的工作围绕企业内部运营数据展开，比如分析销售数据以提升转化率、优化供应链库存周转率，或是通过客户服务数据挖掘用户的复购潜力。
要做好这份工作，必须熟悉企业所在领域的业务术语，能准确理解数据背后的业务逻辑，再将数据得出的洞察转化为可直接落地的业务建议，助力各业务部门提升工作效率。
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从薪资来看，据猎聘在招数据显示，业务数据分析师年薪可达100w，这样“香”的薪资水平同时也反映出其在解决企业内部实际业务问题上的重要价值。
数据产品经理
数据产品经理是业务线中融合数据与产品设计的岗位。
他们的核心职责是负责数据驱动的功能模块开发，像推荐系统、用户画像工具等都属于其工作范畴。
这类岗位既需要掌握产品生命周期管理和敏捷开发流程，确保数据产品从设计到落地的顺利推进，又要具备用户体验设计能力，让开发出的功能模块更贴合用户需求。
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据猎聘在招数据显示，数据产品经理年薪可达96w，可见其在连接数据与业务产品落地过程中的关键作用。
技术线岗位
技术线岗位则侧重数据本身的管理、处理与深度开发，为业务线岗位的工作提供技术保障，是数据价值得以实现的基础，主要包括数据治理工程师、大数据分析师和人工智能分析师。
数据治理工程师
数据治理工程师的核心工作是数据资产管理。
他们需要负责数据质量监控，确保企业数据的准确性和可用性；做好元数据管理，梳理数据的来源、格式等关键信息；
同时还要关注隐私合规，遵循GDPR、中国《数据安全法》等相关法规，保障企业数据在收集、存储、使用过程中的合规性与安全性。
要胜任这份工作，需要熟悉专业的数据治理框架，通过系统化的管理让企业数据保持高质量。
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据猎聘在招数据显示，数据治理工程师的年薪可达84w。
大数据分析师
大数据分析师主要负责处理海量非结构化数据。
这类数据格式复杂、体量庞大，常规处理方式难以应对，因此大数据分析师需要掌握Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及SQL、Python等工具。
开展数据抽取、转换、加载和建模工作，将无序的海量数据转化为有序、可用的分析素材，为后续的数据分析和应用提供支持。
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据猎聘在招数据显示，大数据分析师年薪可达60w，这也体现了市场对其技术能力的认可。
人工智能分析师
人工智能分析师的工作是结合机器学习与业务场景，开发实用的预测模型，比如客户流失预警模型、设备故障预测模型等。
这类岗位需要熟悉机器学习框架，同时具备特征工程和模型调优能力，能将机器学习技术与企业实际业务需求结合，让数据不仅能反映过去、分析现在，还能预测未来。
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据猎聘在招数据显示，人工智能分析师年薪可达108w，是数据相关岗位中薪资较高的类别，也凸显了其技术门槛和岗位价值。
总的来说，数据相关岗位中的业务线与技术线岗位分工明确又相辅相成。
业务线岗位是数据价值的“应用者”，解决企业战略制定、内部运营、产品落地等实际问题；
技术线岗位是数据价值的“守护者”与“挖掘者”，为数据应用提供安全、高效、深度的技术保障。
两类岗位共同构成了企业数据价值挖掘的完整链条。
在数字化时代，数据分析师的价值不仅体现在薪资上，还在发展前景上，如果你渴望掌握一个属于自己的核心技能，那么，数据分析是你一定要看看的行业。
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