时间：2021-05-27 22:39 编辑：admin
我是一名数据架构师软件行业，一名软件行业的从业者。我看好软件行业。我的观点是软件行业不但不会衰弱，而且还会以更加猛烈的方式发展。下面是我的分析过程。
首先我们先界定下软件行业的范围。软件行业可以“侠义”地认为软件开发行业，也可以“广义”地认为软件设计、开发、运维及相关商业活动有关的行业。
无论在侠义范围内讨论，还是在广义范围内讨论，软件行业的发展从来都没有停止过，并且其过程还很迅猛。想必大家一定了解生产力与生产关系辩证关系。软件行业的诞生，促进了生产关系的演变，即商业流动模式的演变；生产系统的变化造就了专职的软件行业的工作者，进一步促进了该行业的生产力的发展。
我们的商业活动模式不停地演进，正如改革开放以来我国的经济发展一样，重不停息，又快的让人琢磨不透。这又对软件行业提出了新的要求，我们的软件行业需要能快速、准确应对变革中的业务场景、数据场景、系统使用场景、运维场景等场景的变化。
除了商业模式的推进外，硬件的发展也给软件技术的发展开辟新空间。硬件为软件提供了更高的计算能力，更大的存储空间。软件为硬件提供了更加健壮的算法，更加优秀的资源调配策略，更加细致入微的洞察方法，又更加宏观的整体把控能力等等。
总之有了业务方面的需求，有了硬件的基础支持，新的软件技术才有了更大、更广的发展空间，把原来看似不可能完成的商业信息记录记录了下来，把原来认为不可能完成的业务计算需求给出的结果，把原来存储不下的商业数据存储了下来等等不可能变成了现实。
当下时髦的技术，如果只有硬件的供给是满足不了商业发展的需求的。例如大数据技术如果没有大规模并行计算无从谈起；云计算如果没有了云操作系统也不会存在；人工智能、VR、AR等等如果没有了诸多软件模型、算法、数据其对应的加工处理也就成为一席空谈了。从90年代，我国开始的互联网时代、到现在的大数据、人工智能无不显现着软件行业强劲发展势头，并且该势头不但没有消弱，而且变革越来越快。
请不要再有关于软件行业的前景的担忧。
一、数据分析师通常分两类，分工不同，但各有优势。
一类是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长，那是幸运的，但进入这类团队的门槛较高，需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条，未来的职业通道可能走专家的技术路线。
另一类是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师，成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营，包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
二、数据分析师的理想行业在互联网，但条条大道通罗马，走合适你的路线。
从行业的角度来看：
1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。
2）其次是咨询公司（比如专门的数据挖掘公司Teradata、尼尔森等市场研究公司），他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。
3）再次是金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。
4）最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
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软件行业跳槽的频率如何？
