最近有個小夥伴跟我說，他上家做不到半年就離職，離職的原因是，每天都在重複做沒有價值的事情。我說：讓我猜一下，是不是每天都在抓數據給業務方？然後抓了又改，改了又抓？他說：對呀，每天加班就是為了給業務方取數，然後老闆季末給的績效又很低，說我都在做雜事，產出沒有收益價值。
求職中最常遇見的問題之一，就是工作內容與預期不符，這應該是每個人都有遇過的問題。仔細回想與檢討，我們也不能將責任完全怪罪在面試官身上，畢竟有時候人們（求職者）面對新東西（新工作）的時候，通常會腦補對象有多好。
因此，今天分享幾個方法，讓你在求職面試的當下，盡可能地少採坑，讓你的面試有具體意義，而不是純聊天看感覺（感覺通常都不會太差，因為面試官比你會包裝）。
【問題一】數據分析師部門隸屬在公司的什麼大部門之下？
首先，第一個問題是：「數據分析師部門隸屬在公司的什麼大部門之下？」之所以這麼問是因為這件事情通常不會在JD上寫出來，JD只會寫數據分析部門，但這個部門很有可能只是商業化團隊下的小部門，或者是總經理辦公室底下。所以數據分析部門隸屬在什麼大部門底下，其實很重要。到底你所面試的部門是正統的數據分析出身？還是只是別人的傭兵？
隨著數字化的普及，公司裡有越來越多的部門需要數據分析師（我過去便幫公司很多部門面試數據分析師）。因應不同的部門，數據分析師的工作範疇、內容、成長等的差異性當然會越來越大，固然工作內容會影響到個人成長，但其實很多的造化還是看個人。
所以第一個問題，通常會得到以下三個回覆，部門屬於：
(a) 商業化部門的數據分析團隊
(b) 技術中台的數據分析團隊
(c) 戰略部門（或GM部門）的數據分析團隊
若你得到的回覆是 (a)商業化部門的數據分析團隊，那成為專業取數工具人的機率很高（預估99%），這通常是初階打工人剛進職場唯一能選到的數據分析相關工作。工作內容無外乎就是用SQL取數（友情連結：若你想學到又快又實用的系統性SQL教學，點擊這裡，Hive SQL取數課程），與銷售或行銷部門溝通，協助他們處理每周報告需要整理的數據，撈數給他們看最近市場投放的結果比對。若運氣好，碰到程度較高的市場團隊，你還能處理到AB方案（ab-test）的分析比較（有些公司的市場部都是在盲投，亂做結論），甚至等你資深一點，或許可以參與市場策略的制定過程。
這件事請一定要參與，千萬不要覺得自己只是取數的，這個跟你沒關係，因為對你來說真正有價值的是市場部用錢買來（投放）的經驗。每家公司的結果不一樣，同質性不高的事物才有經驗價值。
若你得到的回覆是 (b)技術中台的數據分析團隊，那成為專業取數工具人的機率不會很高（預估40%~60%，端看公司對部門的績效評估標準為何），通常有三～五年工作經驗的人，我會比較放心讓他在技術中台的數據分析團隊。因為這個崗位更需要承上啟下的功能，承系統之上，對業務部門之下。這崗位需要的技能樹較廣（現在談會太多，未來有機會再深聊，以及我對已有三～五年經驗的數據分析師的未來發展規劃）。簡言之，這崗位會花較多的時間處理（或者說建置）公司的數據集市（Data Set; Data Market; OLAP）等，需對業務流程、技術開發流程、專案管理等都有嫻熟的經驗，需要產品思維導向。
若你得到的回覆是 (c)戰略部門（或GM部門）的數據分析團隊，成為專業取數工具人的機率視你的年資決定（範圍預估20%~80%），之所以範圍估的這麼廣的原因是，很多公司的戰略部門通常都會叫數據部門或商業化部門供數給他們做材料，他們很少自己處理Raw Data。而在這部門裡，若你是較菜的那位，當然是你來整理數據（你應該沒有看過資深伙食兵洗菜）。若你本身對技術沒興趣，寫SQL常讓你select * from sheet where … 之後就寫不下去，那我建議你若有機會進戰略部門，要好好珍惜這個機會，對未來轉型非常有用。
因為戰略部門通常很講究方法論與框架，是一群知識水平較高的人，在這裡你可以學習的對象應該不少，進職場除了工資很重要以外，找到一個你可以學習的對象其實更重要。因為人靠自我成長頂多是線性的，靠外界刺激才有機會得到跳躍性成長。
還有【問題二】與【問題三】，可以讓你進一步理解（揭露）崗位的內容（真相），待下回分享。若各位覺得內容對自己有幫助，歡迎追蹤，後續也會繼續分享兩岸的工作經驗與趣談。
