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小白： 老姜，我觉得数据分析的发展现状还是不错的，但毕竟入行之后要从事很久，您觉得岗位未来的发展趋势会是什么样的呢？
老姜： 这个问题很好，脚踏实地，仰望星空，虽然我们无法预测未来，但可以从当前岗位的发展推演出未来的趋势，不一定准确，却可以帮助我们提升岗位的认知。
当前，提到数据分析，大家更多想到的是数据分析岗位，由专业的人做专业的事。然而随着大数据的普及化，以及各大传统公司的数字化转型，数据分析被更多的人熟知及应用。举个例子：身边的产品运营人员或多或少会一些SQL，掌握一些分析思路，能够自己处理一些日常的分析需求。
在这样的趋势下，数据分析这个词汇，会逐渐从岗位名称转变为一种能力，像语文、数学、英语一样普及，也许未来有一天，“数据分析”也会成为中小学的必修课。
如果出现以上情况，数据分析岗位的从业要求势必会水涨船高，优胜劣汰，竞争会更加激烈。偏取数型数据分析师的岗位，很可能会被ChatGPT等人工智能代替；而偏公司级战略输出的岗位，仍然会非常吃香。
当前对于数据分析岗位，90%以上的公司都有以下四项任职要求。
· 分析要求： 掌握归因分析、小流量实验等。
· 技术要求： 掌握SQL、Excel、SPSS、Python等。
· 沟通要求： 具备良好的逻辑思维能力与语言表达能力等。
· 业务理解要求： 具备 N 年以上××行业工作经验，对于业务有较深理解等。
随着数据分析师普遍能力的提升，应聘者前三项要求能力差异会逐渐缩小，那么，决定自身价值的则是对业务的理解。而业务理解是需要长年累月积攒而来的，因此，相信未来数据分析从业人员的业务能力会更偏垂类，资历越老越吃香。
要求的不断提升，必然会导致入行门槛更高。当前入门级数据分析的岗位要求会SQL、具有一定的数据分析处理能力。未来，面试的考核会更加专业，对分析能力、统计学知识、专业工具等方面的要求会更加细化。
因此，如果整体要求被拉高，对于半路转行的人来说也许不会很友好。
数据分析岗位的薪资情况，在1.6节中也有详细讲述。当前，数据分析岗位的薪资相对还是比较高的，普遍来看，低于算法、平于开发、高于产品运营。但从价值体现角度来看，数据分析部分岗位提供的价值略低于预期。另外，从供需角度来看，未来可能会出现供大于需的情况。
无论从哪个角度，数据分析岗位的整体薪资均有可能被打压，红利期也可能会逐渐消退，趋于平稳水平。