我们先来回答第一个问题，数据分析是不是在红海化？

对分析人才的需求并没有减弱，尤其是对能够解决实际问题而不是只会纸上谈兵的数据人才的需求，这就意味着需要一些有工作经验和产品感的人。与此同时，因为很多高校这些年都纷纷开设了数据相关专业，市场上的数据分析的培训机构兴起，模型越来越自动化，数据分析的入门门槛在降低，2015年48%的数据科学家有博士学位，2020 年不到20%。这都说明了数据人才的供给在增加。

但是这里有个供需不匹配的问题，需求的增长是对于有经验的数据分析人才，而供给的增长是初入职场的应届毕业生，所以对于新人来说，他们的经历就是数据分析这个行业开始内卷，确实有红海化的趋势。

当然要学，数据分析将成为大部分职业的基本核心技能，而未来的职业发展重点将是软技能的提升。

我们当然还需要学习数据分析的相关技能，因为分析数据的能力会成为大部分职业都要用到的基本核心技能。90年代初在中国会英文是一个核心竞争力，而现在会英文不会带来太多的优势，那我们还应该学习英文么？应该，因为这是一门广泛使用的语言，直接阅读英文能够给我们更快速优质的一手信息。

这也就意味着，做为数据分析的从业者，要脱颖而出只掌握硬技已经不够，你需要有软技能和实战能力，也就是实际用数据解决问题的能力。对于职业发展，你可以深耕数据分析的某一条轨道，做专家。或者了解数据分析的各个方面，提升管理能力，做管理人员。

数据分析的下一片蓝海在于结合其他领域的技能，成为跨领域人才。

这个水涨船高的过程不仅限于数据分析这一个行业，每个蓝海行业都有红海化的过程，这和开奶茶店赚钱，大家都去卖奶茶是一样的。太多人卖奶茶的话单靠卖珍珠奶茶就很难胜出了，后来就有了奶盖茶，还有各种体验升级，包装，设计，品牌形象，故事，加上新的营销和渠道，就有了网红奶茶。在信息传播加快的互联网时代，各个职业蓝海的红海化周期都在变短。不局限于自己当前的领域，做一个跨学科人才，不断进步创新，才会有核心竞争力。

数据分析 + 产品 = 数据产品经理
数据分析 + 心理/社会学 = 量化用户体验研究
数据分析 + 营销 = 数据产品运营

这都是未来可能的职业发展方向。

归根结底，百岁人生，终生学习才是正解。