【共寫文章】資料分析師職涯發展-Senior Data Analyst 和 Junior Data Analyst最大的差別是什麼？
本篇文章主要參與台灣資料科學社群(Taiwanese in Data Science)，與Manzih Hong共同合寫有關資料分析師的職涯發展相關文章。在文章的最下方，也有社群年度最大免費線上直播相關資訊，歡迎對資料科學有興趣的同好，一同參與🤗
相信大家都閱讀了不少資料科學職涯發展相關的文章，相關文章大多提資料分析師到日後可往資料工程師、資料科學家發展，但鮮少文章提到若資料分析師僅對資料分析或商業分析/決策有興趣，後續的職涯發展又有什麼可能呢？
本篇文章則透過訪問兩位業界前輩 — 愛奇藝台灣站的商業智慧部門的李總監，以及於 Outdoorsy 負責領導資料科學團隊的管副總裁，與我們分享Junior Data Analyst （簡稱：Junior）晉升為Senior Data Analyst （簡稱：Senior）需要具備的能力與評估指標。
Senior Data Analyst 需要具備的能力
在愛奇藝台灣站的商業智慧（Business Intelligence）部門擔任總監的李坤翰（Thomas）認為 Junior 和 Senior 最大的差別在於 Junior 需要 Mentor 指導才能完成一個分析專案或一項工作，並提出Senior 需具備的能力為以下三點：
- Be Proactive
proactive 在中文上近似於 「積極主動」，但是又比中文的積極主動包含更多含義。一般台灣人所謂的積極主動指的是主動把所負責的工作項目完成，做到完美，但是 Proactive 會除了上述之外，更需要自己去挖掘問題，自己定義什麼是對公司重要的、能夠幫助公司的。一個優秀的 Senior 能夠主動發現公司或部門的潛在問題，近一步將問題化為專案，進行分析。 - Formulate the Problem and Figure Out the Solution
問出「正確」的問題，並找出相對應的解決方法。例如：業務部門在提數據或分析需求時，常常在問題描述上較不明確，這時分析師就需要回到問題的根本，向業務部門提出正確的問題，幫助他們釐清想解決的問題和目標是什麼。 - Self-motivate and Self-guide
相較於 Junior，Senior 能夠在較少的幫助下，尋找到下一階段的方向與目標，而在遭遇挫折的時候也比較能夠恢復狀態，甚至能夠激勵周遭比較 Junior的同事，走出低潮往共同的目標邁進。
第二位是擁有20年商業數據分析的豐富經驗，目前在Outdoorsy擔任副總裁的管其毅，主要負責領導資料科學團隊，他擁有史丹佛統計系，工程經濟系統與作業研究雙碩士，過往任職於LinkedIn，eBay。此外，他也創辦了Facebook社群「Data Science Meetup 台灣資料科學社群」，透過定期線上線下活動，跟台灣分享矽谷企業的具體做法，希望改變大家的數據思維後，可以同時解決台灣的人才缺口與企業的痛點。
他以矽谷的經驗分享他的看法：「每一家公司在評估員工是否有達到Senior的標準，並不是看年資，而是看能力。」
以下是他認為Senior需要具備的三大能力：
- Leadership（領導力）
領導力是指有影響、訓練和幫助別人的能力，且產出的工作成果要是架構清楚和闡述明瞭（well-organized），主管不需要經過太多的修改就能寄出。 - Leverage（槓桿作用）
Senior在工作上的思考會以部門或公司的角度考慮產出的應用範圍，他做的東西並不只是運用在個人或部門內，而是可以讓部門成員，甚至是其他部門的人使用，使做的事情發揮更大的效用。 - Results（成效）
Senior 的工作產出具有比 Junior 更大的影響力，能具體影響公司的決策，也就是 Senior 有實際對公司有貢獻的戰績。
Senior Data Analyst 的評估指標
另外，在評估一位人才是否具備成為 Senior 的能力，Thomas 也分享可用以下指標來衡量：
- Direction（問題的方向）
許多重要的問題乍看之下是模糊不清楚的，並沒有具體的方向，像是 「為什麼這個月的DAU 環比下降 7%」、「為何使用者停止增長」等問題，影響的因素可能很多。 相比 Junior 大多被指派去完成清楚 （well-defined）的專案，Senior 需要找到問題的方向，並自主將問題化為專案。 - Cross-functional Communication Skill（跨部門溝通的能力）
許多重要的分析專案都是橫跨多個部門的，為了解決這些重要的問題，Senior 需要具備跨部門溝通的技巧，且需要主管從旁協助溝通的比例也較低。 - Scale（問題規模大小）
通常滿足上述兩點的問題，影響的層面都很廣，很多甚至直接影響整個公司的決策，所以相對來說 Senior 解決的問題規模也較大。 - Problem Solving（解決問題的能力）
Senior 需要具備足夠的問題解決能力，可以獨立的或在最少的幫助下解決問題，應用現有的工具解決問題，遇到不熟的領域時，也能短時間內學習新的技能或工具來幫助解決。 - Advanced Analytic Skill（進階的資料分析能力）
除了具備身為 Junior 應有的基本數學統計、程式能力和資料分析能力以外，在分析報告上不能只是呈現數據的變化，也要提供商業分析和洞見給公司，Senior 能根據對於商業和公司業務的了解，給予商業可行的建議，進而驅動決策。
軟實力與硬實力同等重要
綜合前面兩位前輩的分享與建議，我們可以發現相較於 Junior，Senior 不論在發現問題或是解決問題上，應用規模與發揮效益都較廣，且也較能獨當一面進行跨部門作業，甚至有能力可以協助或影響他人。我們也建議在職場中有志成為 Senior 的資料分析師，除了可量化的資料分析專業能力以外，亦可加強與他人互動的相關「軟」實力（Soft power）。
本文將上述兩位前輩所提出的能力特點統整為四力：領導能力、數據洞察力、解決問題能力、溝通及表達能力。
總結來說，軟實力與硬實力對於資料分析師而言同等重要，想成為一位Senior Data Analyst 嗎? 趕快好好地來審視自己是否具備以上能力吧！
升遷是一個接續（Follow）的行為，當你做的事情已到下一層級的範疇後，升遷才會隨之而來 。 — 管其毅
此外，管其毅也建議若想在職場上繼續往上爬，要觀察下一個職務層級的人的工作範疇為何，他們都在做什麼樣的事情，可以嘗試去做這些事情，進而積極為自己帶來升遷的機會。
關於以能力做為評判升遷的標準，我們非常同意其毅的論點，但是在台灣，特別是在較傳統和保守的台灣企業不計少數，可能還是有不少比例的公司會看重年資大於能力，建議大家求職時要慎選公司，盡量是往能力能被看見，較開放的公司環境。
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Taiwanese in Data Science則是一群來自各企業的資料科學領域工作者，希望在工作之餘把專業知識與實務經驗透過有溫度的方式分享給大家 ; 我們同時也是 Women in Data Science (WiDS) 的宣傳大使與志工夥伴。
同時，Alyssa也自WiDS時期就擔任志工，在這幾年社群不斷地透過人物專訪、workshop以及年度研討會的舉辦，不僅可以認識許多在此領域打拼的夥伴，更是能藉此學習資料科學如何在各產業中應用，不論在知識上或是在結交同溫層來說都是很棒的經歷。尤其是在早期人物專訪企劃(A Day of data-資料科學家的一天)，更能夠了解每位在資料科學領域的夥伴在各產業中如何鑽研，以及在職涯中的選擇，這部份對我每次的轉職來說更是非常豐富的養分。
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