前幾天在論壇上看到這樣一個帖子：《數據分析是不是互聯網行業最內卷的職位？》
帖子中的主人公是一位留學歸來的統計學專業碩士，學習和實習履歷非常光鮮亮麗，然而秋招開始後，陸陸續續面試了20多場數據分析崗位，卻無一成功！
這讓我想起了最近一個非常火的名詞：
內卷！
什麼叫做內卷
比如，從前一畝普通的土地裏，播種半斤的種子就可以收穫800斤的糧食
而一個農名卻發現，如果播種1斤的種子，就只能收穫900斤的糧食；如果播種2斤的種子，就只能收穫1000斤糧食了；如果播種4斤種子，仍然只能收穫1000斤糧食；
爲什麼會出現投入與產出不成比例的現象呢？
後來這位農名終於發現了問題的關鍵所在——一畝農田裏的水分與營養成分是固定的，種子變多之後，會造成種子之間的惡性競爭
這種現象就叫做內卷，即因爲生產者內部競爭導致平均生產力的下降
爲什麼生產者的內部競爭會導致產出下降呢？我們不妨看一個生活裏的例子：
當年程序員還屬於稀缺崗位的時候，並沒有太多的加班現象；
當程序員數量爆炸時，崗位並沒有相應的提高，這時候程序員就會通過降低自身“賣價”，換取更大的價值機會：
A能加班1個小時，B就能加班2個小時，C就加班5個小時，D甚至能住在公司......
A只要5000塊錢，B就能只要4000，C就能只要3000，D甚至只需要一口飯就行......
這就造成了惡性競爭，也就是個人的最優選擇會導致整體效率的降低
這時候你也許就會發現，自從生下來我們就經歷着各種“內卷”現象：高考、房價、畢業找工作......
內卷是一個社會的常態，你以爲古代不會內卷嗎？其實古代也一樣。
小時候上歷史課我們都聽說過一個詞“豪強兼併”，人人都知道土地的重要性，所以地主豪強不斷兼併土地，大量農民喪失了土地變成了流民，一旦遇到災年就會大量餓死人，到時候必定是農民起義，推翻王朝，全國人口減半。
這就相當於服務器數據重置，所有人都回到新手村從頭開始玩。等到這個遊戲再玩300年，玩不下去了又重置一次，如此週而復始。
那麼西方人是如何破解內卷的呢？很簡單，就是對外擴張，這就是建立殖民地的意義。
既然分蛋糕的人多了，要麼餓死一批人，要麼就把這個蛋糕做大，這就是內卷的核心
數據分析也存在內卷嗎？
先拋出個結論：目前數據分析行業內卷化只是初見端倪，未來只會更加嚴重！
十年前，只要是從事數據分析行業的人，現在估計都已經成爲了專家或者專業分析師，這也吸引了非常多的人不斷湧入到這個行業中
直到現在，圍繞數據分析的炒作更是甚囂塵上，然而數據分析崗位的增長近年來卻顯得異常緩慢，很多行業的崗位都已經接近飽和
至於原因，其實我也說過很多次了，主要就是這幾個原因：
1、企業對於數據分析的需求動力仍然不足
數據分析與其他崗位不同，除了必備的技能之外，它對於求職者的經驗要求非常高，而企業並不希望將資源長期投入到你的經驗培養上
公司不準備將時間與精力投入到新人上，雖然幾乎所有的互聯網公司都有自己的數據部門，但其他沒有的部門卻需要在該領域具有豐富經驗的人員來開始
而且更重要的是，即使是經驗豐富的數據分析師，也未定可以爲企業主帶來顯著的價值，企業自然不肯爲你而背風險
2、數據分析的定位比較尷尬
數據分析的角色定位在公司裏還是比較尷尬的
因爲你說數據分析很重要吧，往往單純的數據分析沒有那麼多價值性
而且運營、產品這些業務崗位自己做數據分析行不行呢？
當然也是可以的，數據分析本身就是賦能與業務的，所以企業不相信數據分析
3、數據分析並不像表面上那麼簡單
數據分析有太多東西要學，沒有人願意做艱苦的工作
對於某人而言，很難從基礎知識入手並在該領域表現出色，這將花費大量時間，並且人們需要耐心等待
這個領域的範圍很廣，但是缺乏具有實際技能的人員正在把最有前途的工作的頭銜從數據分析手中奪走，人們正在遠離它
內卷怎麼破局？
其實內卷想要破局，就要從內卷的核心出發：
那麼拼了老命去參加內卷，讓自己能夠分到更大的蛋糕；
或者找到這個行業的，把蛋糕最大，自己就能夠喫到更多；
再不然，乾脆直接找個新蛋糕，不要在內卷化嚴重的行業裏拼命；
這麼說可能還是有些空，縮小到數據分析的工作上，就是要滿足業務的需求，產生更大的價值讓我們能夠證明自己，至於怎麼做，我有三個建議：
1、你要跟業務部門搞好一下關係
主動去向他們求教業務知識，因爲你的很大一部分工作都需要業務來支撐和配合（數據分析和業務本來就是相互支撐的工作）
有的業務部門對數據分析部門是很仇視的，所以要先搞好關係，平時多去溝通和交流
然後主動求教，或者直接在業務部門待一段時間，瞭解公司的業務流程，有利於你之後數據分析思路的拓展，以後你跟業務部門配合的時候也更順暢
2、對於數據部門要維繫好感情
畢竟以後你們是要一起幹活的，一般公司的數據部門包含數據平臺、數倉、數據分析等人員
這些人的工作聯繫是強相關，入職不久的話最好要一一瞭解他們的工作內容和職責，起碼要知道自己以後需要什麼數據，知道找誰
不過數據部門一般都是程序員，不擅於人際交流，所以在工作配合上要注意溝通方式
3、面對領導要注意時時反饋，向上反饋
不定時地向領導彙報進展。這裏的領導一般就是直接管理你的leader
數據分析本來價值產出就不明顯，如果一直悶聲不吭，leader怎麼知道你做了哪些事呢？
嚴重點的，還以爲你根本沒什麼用，這是最要命的
所以最好是的辦法就是梳理自己的工作流程，搞清楚leader對於數據工作哪些地方不滿意，然後進行日常彙報
不要指望leader會天天主動找你要工作進展，所以不僅要leader管理着你，你也要學會管理着你的上級