干货丨扒一扒数据挖掘行业的黄油和面包

声明：本文指的是做数据挖掘这行，不是数据仓库。

我干这行有几年了，见了很多人，干了很多公司，爆一爆这个行业的状况吧……让后来人有所了解，也让猎头挖人挖的有点方向，起码和candidates聊天的时候不至于什么也不清楚谈不明白，不清楚价值，等等。

个人的经验，干这行最重要的第一是人，第二是项目，绝对的人才加上做合适的项目才能成长起来，其余都是扯淡的，就算理论知识再完备，没有机遇也难以成长。

　　 ▊目录：

1-哪些公司主要招这个行业的人

2-这个行业的基本待遇如何

3-以后的发展之路

4-如何成为混合型人才

5-未来的路我也看不清楚

　　 公司

说起公司，有很多种分类方式，我这里选择几个指标（规模、产品线、solution、项目数量）：

一级：IBM、Teradata、SAS

二级：Accenture、Ernst &Young、Deloitte、KXEN、Fair Isaac、招行

　　 三级：百度、网易、腾讯、搜狐、淘宝、 阿里 巴巴、京东、新蛋、天涯、千橡、盛大、360、人民搜索、优酷、当当……一堆想做又不知道怎么做，连思路和成功案例都没有的公司，主要为互联网公司、零售业的一些公司

三级公司还包括国内的厂商和咨询公司：亚信、华为、斯特奇、融通、华胜、中盈、神马、联创、新华信……这些见过猪跑，没吃过猪肉的类型……

　　 至于为什么这样分类，有人肯定不同意，那也没关系，我列出以下理由：

IBM，Teradata这俩公司有自己的DW产品、DM产品，CRM产品（包含ACRM和OCRM），同时这两个公司单子很多，也就是挖掘的项目很多，电信、金融都有。

SAS在中国也很牛，软件很厉害，就是贵的真要命啊，不是小喽喽能玩的起的，而且只租不卖，在中国solution做的不多，就是个卖软件。SAS在北京西安有研发中心，这个是其他公司不具备的，因此SAS有资格成为一级公司，IBM和Teradata在中国也有研发中心，不过对其挖掘的产品开发工作不多，这个可以去打听一下，一个在上地，一个在五道口。

AC、EY、DT三家都是咨询背景的，没产品是绝对的缺陷，都是绑着别人做的，不过单子也不少，AC，EY主要干电信，DT金融单子多点。招行列在这的原意是：招行是唯一一个有自己挖掘团队的国内金融客户，我指的是真正能做出来东西的团队，不是其他四大行那种混日子的团队，招行的钱也不少哦。

　　 人才

　　 数据挖掘的”正规军“： 一般都在一级、二级公司任职，圈子很小，互相都认识，比如坛子上也基本不说话，新人想入行的老人也不咋教，核心技术与业务核心理念存在于几个人脑子里，没文档描述，就算有也是给客户看的，没什么用处，给新人模型也看不懂，只要不给解释，那就是不可能明白其中的业务思考深度和模型的构建逻辑，进来的人基本上靠天赋和机遇，碰上心好的前辈口口相传，慢慢积累出来突然一天发现，我的妈呀，终于入行了！门槛挺高的，多是大厂商出来的或者pure咨询背景的兄弟姐妹，不知道我发完帖子之后会不会一大帮哥们蹦出来骂我哈。

　　 数据挖掘 的”野战军“： 存在于三级公司，想法多，思路多，专注于算法、代码等等，根本不会去想数据挖掘的商业价值，如何把知识转换为生产力，如何赚钱，cost control，marteting等等商业问题。

正规军具备详尽的知识体系、战略思想、解决方案、软件架构、较好的数学，计算机，统计理论背景等等，这些都是野战军不具备的，当然野战军中也有游侠一样的高人，出来也是秒杀正规军一片人马，我这里指的只是一般情况。

　　 ▊待遇：

　　 一二级公司： junior,1~2W/月，senior,2.5~4W/月左右，mgr,4~6W/月左右，SM,6~9W/月，Director,10W~,partner没数了……，也有疯狂的，见过一个AC的SM,140万package，当然也要背quota，他能力也超强。

　　 三级公司 就便宜多了，三级公司基本照着码农、码奴的要求招人，所以去的人也少，只知道一个百度的大哥，70W的package，是中层了；因此，市场上活蹦乱跳天天招人的那些公司还在每天活蹦乱跳的招。AC、EY、DT的薪水是超过IBM和Teradata很多的。

待遇其实是由市场决定的，一级二级公司的人做的都是银行电信的单子，大项目，拿钱多正常的，三级公司给自己做，钱少点，所以没啥牛人，web mining的项目居多，多以尝试为主，没有经济效益。

接到猎头电话的时候，我一般三级公司就是瞧瞧看看，一级二级的才列为正式考虑的对象。

　　 发展

顾问路线：c-sc-mgr-sm-director-partner

技术路线：se-ae-pm-spm-director-vp-cfo

还有很多路线：比如sales、software路线等等，这个就因人而异了

　　 能力

一定要懂点战略、才能结合商业；

一定要漂亮的presentation、才能buyin；

一定要有global view、才能打单；

一定要懂业务、才能结合市场；

一定要专几种工具、才能干活；

一定要学好excel、才能有效率；

一定要有强悍理论基础、才能入门；

一定要努力、才能赚钱；

最重要的：一定要务实、才有reputation；不懂的化以后慢慢就明白了。

　　 ▊目标：

1-做过多少个项目？

2-业务背景有哪些，是否跨行业？

3-做过多少种类型的模型？做了多少个模型？

4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环？

　　 以上四个问题，足以秒杀95%以上的忽悠和菜鸟！

　　 未来

行业今后如何，我也不知道，反正养家活口不成问题，有转甲方的，有做sales的，有做partner的，自己开公司的也有；

自己努力的话，永远不会被社会甩掉；

不能转化为生产力的数据挖掘是永远没有市场的一项技术！

前景很好，与同学们共同努力！

　　 注：本文系中国统计网授权数据观转载，作者：云开_sky （中国统计网特邀认证作者），版权著作权属原创者所有，禁止二次转载。编辑： Fynlch（王培），数据观微信公众号（ID:cbdioreview），欲了解更多大数据行业相关资讯，可搜索数据观（中国大数据产业观察网www.cbdio.com）进入查看。

责任编辑：王培