工作两三年后,你悟出什么职场道理?
工作两三年后,你悟出什么职场道理?
篱笆资讯
工作两三年后,你悟出什么职场道理?
仅工作两年,但还是觉得可以分享出一些自己的思考给大家。

01 深度思考

在日常工作中,一定不要只是去做事情,跟着别人的思维做事情肯定是最省力最有效率的,但一定是最不利于个人发展的,一定要逼迫自己多进行深度思考。

以我这两年的工作经验来看,深度思考可以分为向上和向下两种方向。我想重点说说向上思考。

通常情况下,当刚刚毕业的学生进入职场,大家会发现自己超过一大半的时间都在做一些非常细小的事情,或者叫“打杂”,大家经常会有一种每天都很忙,每天都很充实,但是忙到晚上下班,回头想想,好像也没做什么大事儿。

其实这样的情况对于刚刚进入职场的新人来说,非常正常,不论你是研发、产品经理,还是运营、数据分析师,当你刚刚入职的时候,都是从非常非常基础的小事儿做起的,换位思考下,如果你是老板,也不太可能在把一个独立的项目交给一个新人来负责,无论你上学的履历多么优秀。

但是做小事儿可以,大家千万不要被小事儿淹没。在做“小事儿”之余,我们可以试着想想,这些很细小的事情,究竟会指向什么?为什么这些事情需要做,它们背后是有一套统一的业务发展逻辑在支撑吗?它们最终会以什么样的传导路径影响整个业务的大目标呢。

比如你是一名数据分析师,你支持的业务中一个leader希望你帮忙做一个看板,这个时候你就可以试着站在他/她的角度想想,他/她为什么要看这些数,这些数在辅助做哪些决策,这个决策又是怎么影响业务目标的呢?
除了这个数,还有什么其他可能的东西能支持她/他做类似决策吗?
一开始的时候你可能想不透这些,没关系,最后交付成果的时候,可以多和业务方交流一下这个看板的作用,从中能得出哪些结论?这些结论指引的下一步动作是什么?

而向上思考的另外一个好处是对更高职级的能力需求产生一定的预判。当你向上思考的时候,其实你是站在你的mentor、你的leader甚至是一个业务负责人的角度去思考问题,慢慢地你能感受到他们思考的业务问题是什么,思考的角度有哪些,他们对于业务的判断有哪些。当你有了这些感悟的时候,下一次思考问题你也试试这样想,提前去训练自己这种判断能力和大局观。那么在不久的将来,你能非常自然地过渡到下一个职级。

而向下思考更偏向于针对具体问题,比如你的老板给你布置了一项任务,你需要完成它,该采用什么样的办法完成、有哪些不同的办法、这些办法哪个会更好?都是你可以多思考多训练多体会的。

02 时时复盘时时总结

不知道大家还在校园读书的时候有没有记录错题集的习惯,每当一次测验、一次考试有了错题之后,集中收录到一起,最后临近大考拿出来回顾。工作中其实也可以有类似这样的“错题集”,只不过这个错题集不再是是为了应付大考,而更多是累积经验帮助你在职场中更能如鱼得水。

我自己就会经常收录工作中遇到的各种问题:

一些是和工作习惯相关的,例如如何提前规划工作、如何推动一件事情落地;
一些是和自己本职工作相关的一些技能方法;
一些是和晋升相关的(主要是和老板1-1沟通中老板给出的能够帮助晋升的能力要求);
还有一些是深度思考相关的,比如怎么去从不同的角度想问题、同一个问题有哪些不同角度。

时不时地我都会拿出来,从头至尾看一遍,反思自己过去一段时间是否已经规避了其中的一些问题,是否面对同一问题已经有了更好的处理方法。

03 有空多读书

学习好读书,读好书,是大家绝对可以一直坚持的习惯。只从功利的角度讲,我的同事中很多比较senior岗位的人一直建议我年轻有时间一定要多读书,因为再工作一段时间,当你承担更多的责任和工作,当你有了更少的可自由支配的时间,大家互相之间拼的就是“老本”。

这个“老本”一则来自你的工作经验;
二则来自你自己读书获取到的知识和方法。

所以趁着自己现在还算有点儿时间,很希望大家都可以多读书,读和自己工作相关的。

比如在互联网公司工作的,不论你是产品经理、运营还是数据分析,都可以读读梁宁老师的《产品思维30讲》、王诗沐的《幕后产品》、黄有璨的《运营之光》等很多业内大牛的书;
你还可以专精于自己所从事的职业,比如做数据分析的,可以读读《精益数据分析》,学习下周志华老师的西瓜书——《机器学习》等等很多非常棒的书籍。

因为篇幅限制,本文不再过多介绍,后面我会专门为大家推荐一些我已经读过的或者别人推荐我读的书。

抛开功利的角度说,阅读这些前辈老师的书籍,对我们自身而言是一种提高,甚至是精神上的升华。我们不仅在学习前辈们工作的方法论,更是在感受他们的思考和他们的判断,这对于初入社会的我们来说,无疑是在帮我们指明前进的路。

以上就是我工作接近2年时,自己获得的一些感悟。可能不一定完全正确,但确实是我的切身体会。
coffee 直连行业大牛导师,1v1模拟面试与求职指导
mentors
airplay 实战与求职精品课程
数据科学
软件工程
人工智能
金融商科
产品经理
产品设计
bookmark 2000+名企面试真题
amazon google tiktok microsoft meta