哪些数据类岗位不容易失业？

哪些数据岗位不属于螺丝钉的工作呢？哪些数据岗位更能对抗被优化的风险呢？哪些数据类岗位不容易失业？

不失一般性，非研发类企业的数据岗位，其抗风险的能力取决于两个因素，即价值创造力和不可替代性。价值创造力是数据岗位在公司的价值生态链中所处的位置，一般来讲，离业务越近价值创造力越大，以取数岗位为例，虽然技能要求偏低，甚至可以外包，但其价值创造力不低，因为是直接为营销或经营分析提供支持。

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但光有价值创造力是不够的，还要看这个岗位的不可替代性，比如取数岗位虽然价值创造力尚可，但显然不具备不可替代性，现在很多偏纯技术的数据岗位面临同样的困境，因为云原生、微服务、人工智能等的发展已经大幅降低了技术使用的门槛，大量通用技术被基础设施化。

基于价值创造力和不可替代性两个维度，这里给出了六类数据岗位的排序，层次越高的岗位，在企业内越具有竞争力，被优化的概率就越低：

第一层：算法

第二层：取数、报表及数据开发

第三层：数据建模及数据分析

第四层：数据架构、数据产品及项目管理

第五层：数据治理

第六层：CDO

这种排序会存在争议，因为以岗位论英雄忽略了人本身的因素，牛逼的人即使在最平凡的岗位也能脱颖而出。但岗位歧视是普遍存在的，从概率的角度看，也具备一定的合理性，正如 985 的学生比普通大学的学生普遍具有竞争力一样，公司让你去做数据治理，是对你综合素质的一种认可，让你去做取数，仅是对一种技能的认可，但两者的认可程度不一样