跨領域轉職數據分析師然後呢？談轉職成功後的挑戰與自我質疑

成功跨領域轉職，從廣告投手轉職成數據分析師之後，作者最大的體悟是「轉職後才是真正的挑戰」，分享轉職後面對的工作挑戰、自我質疑，以及如何調適心態。你也想跨領域轉職數據分析師嗎？本文觀點提供參考！

文／SHARON'S LAB ∣ 雪倫實驗室

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以前，我看到跨領域轉職的故事，心裡都會想「哇！從一個不相關的工作換到一個新領域耶，跨領域轉職好厲害歐！」但我很少想過跨領域轉職之後，然後呢？直到自己成功跨領域轉職，從廣告投手轉換成數據分析師後，我最大的體悟是：轉職後才是真正的挑戰！

轉職過後的日子不會像童話故事一樣，從此就幸福快樂，更不會有什麼人生的大翻轉，反而是重新累積，和大量挫折感和自我懷疑共存的時光。這一篇，來跟大家細細分享轉職後我面對到的挑戰與自我質疑，也會分享我從現在回顧當時，想給自己的心態調整建議，那就開始啦！

自我質疑1：怎麼還有這麼多東西都不會？

我怎麼還有這麼多東西還不會，是我對自己的第一個質疑。在正式上班的兩個月，面對資料查詢、資料爬取、報表視覺化等任務，我會時不時的卡住，讓我常常懷疑自己的工作能力。以用SQL進行資料查詢為例，我求職前是透過線上課程學習SQL，學完SQL基本的查詢語法後，再透過線上題目刷題練習SQL，但是練習始終是練習，進入公司後，資料庫的複雜程度超乎我的想像，和練習的檔案有很大的落差，例如：

練習的資料大多只用一份資料庫，資料表裡的資料欄位都已經被整理過，查詢跟建立關聯時關係非常清楚，現實中可能是多個資料庫，每個資料庫又有多個資料表，資料欄位動輒10幾20個，欄位定義也需要透過數據分析師和工程師合作確認。

練習的時候學 MySQL，進到新的工作環境中則是用 Microsoft SQL Sever，雖然基礎的語法原則是一樣的，但還是有些條件的語法就會不一樣。例如限制資料查詢的筆數的寫法，MySQL的語法是使用LIMIT，寫在查詢語法的最下面，SQL Sever資料筆數語法則是使用TOP，寫在SELECT的後方。
MySQL：SELECT FROM TABLE.DATA LIMIT 100
SQL Server：SELECT TOP(100)FROM TABLE.DATA

練習題當中，資料表的關聯性很清楚，資料表很單純，通常是資料表的欄位名稱一樣就可以建立關聯，另外，在刷題的網站，你不需要任何查詢，就直接看到資料表的前幾列的資料預覽；但真正的工作環境完全不一樣，最理想的情況是有關聯的資料表欄位名稱一樣，但還是會有資料表欄位名稱不一樣的情況，所以在把不同資料建立資料關聯之前，更重要的反而是先前的資料確認動作。

對各種技能不熟悉的問題，從現在回顧當時會覺得稱不上太大的挑戰，因爲隨著熟悉工作任務、逐漸熟悉和同事之間怎麼合作之後，問題就能迎刃而解。比較困難的是當下如何面對覺得自己什麼都不會的挫折感以及自我質疑的負面情緒。

如果重新來過，我會給過去的自己最大的建議是：從學習到應用本來就不會一步到位，本來就需要做中學、學中做，才能慢慢變得愈來愈熟悉上手，勇敢接受自己剛上任一份工作，一定會有很多不熟悉、從零開始，需要大量磨合的不舒服感，並不是因為自己能力比較差。

此外，我也會建議自己當下不要太過焦慮，可以善用剛到職新人的優勢：「不熟悉公司業務非常正常」，面對剛到職的新人，大部分的同事主管多半都會願意給予協助，畢竟新人快快上手也可以降低他們的工作負擔，所以多問問題，不要覺得自己問問題就顯得自己能力很糟，做對的事情、往對的方向努力，才會是最重要的。

自我質疑2：溝通協調居然佔大多數工作時間？

數據分析師這份工作和我想像中最不一樣的事情莫過於「溝通協作」。我在溝通合作上面算是我轉職後最不適應的一件事，回顧起來可以歸納成以下兩個原因：

一、公司規模很不一樣

我過往待的公司都是人數30人以下的小公司，同事間雖然不一定都很熟，但一定會知道每個同事負責的工作內容，一個工作通常也只會由一個人負責，每個人的工作內容跟工作權責很清晰。

當我加入公司人數超過200人的公司後，不僅很多同事不會接觸到，甚至哪個同事負責哪個工作項目也不知道。不知道有什麼問題呢？你也會同時不知道你想要完成的專案應該找哪些人來溝通討論，所以光是花在確認利害關係人有誰，和不同單位溝通，就遠遠比我過去的工作經驗來有費時費工許多。

二、遇到大量的模糊需求

過往我首次接觸數據分析的時候，數據需求人就是我自己，我能夠很清楚的知道拿這份數據，需要判斷什麼狀況，預計會用在哪裡，需要的資料也相對單純，常用的資料可能就是銷售資料、廣告成效資料或是網站資料這幾種。

但當我到了新公司之後，專職在數據分析的領域，我就開始接觸到大量不同的需求單位以及數據類型，例如說我會接觸到採購、行銷、商品控管、生產控管等，碰到廠商資料、物流資料、商品成分資料等，不同部門，需要的資料不一樣，需要資料用在哪裡也不一樣，但是困擾的是，需求單位到底要拿數據做什麼？有時候說需要數據的人也不一定知道。

會遇到的需求人類型我覺得可以分成以下三種：

第一種：很清楚知道自己要什麼，連需求單位、計算方式都明確的列出
第二種：不太知道資料有什麼，但是有個很明確的分析目標
第三種：連分析目標都不知道是什麼，只是收到指示所以要來要資料報表

針對第一種，他對資料跟第一線業務的熟悉度很高，對數據分析師來說就比較容易，但針對第二種或是第三種的需求單位，數據分析師就要先掌握需求單位的第一線業務是什麼，和需求單位溝通，透過大量了解和問問題，才能幫助需求單位釐清需求，讓數據真正能幫上他們的忙。

如果重來一次，我會多提醒自己，這是一份非常需要溝通和團隊合作的工作，過程中，你可能會聽不懂需求單位要什麼，會聽不懂工程師為什麼跟你說這個不行、那個不行，你也有可能把數據需求跟工程師說完，把整個報表建立好之後才發現，原來不是需求單位要的資料。

這些挫折都會消磨掉剛上任新工作的期待和興奮感，但溝通跟學習新技能一樣，都是做中學，學中做，做完再檢討，透過一次又一次的檢討，在某個時間點就會赫然發現，自己溝通的能力進步了，而且事情也做好了。

自我質疑3：我真的配得上這份工作嗎？

到職第一天，我持續處在戰戰兢兢、誠惶誠恐的狀態，原因無他，因為我覺得自己不是本科系，就算上一份工作有接觸到數據，但我當時覺得使用EXCEL跟POWER BI 不算是真正的數據分析，只有寫SQL、Python或是R這類的程式語言，才能稱得上是數據分析。因為這些既有迷思，我當時一直有種「我真的配得上這份工作嗎？」的自我懷疑。

我帶著這份自我懷疑開始了我的新工作，每每只要遇到技術難題時，腦袋中就會出現這樣的想法：是不是因為我不是本科系，所以SQL才寫不好？我沒有學會Python，是不是就不應該跨領域轉職成為數據分析師？是不是我之前沒有從事數據分析，所以才遇到這麼多挑戰？

在剛跨領域轉職的當下，我沒有成功擺脫自我懷疑的這個挑戰，我的作法是與自我懷疑共存，選擇在自己可以改變的事情上更加努力，例如，覺得自己SQL寫不好，所以我每週都會紀錄當週在哪些任務上有卡住的問題，把那個問題記錄下來，當天或當週去研究寫法；覺得自己資料分析能力跟處理的很弱，就去學Python資料分析的課程，把覺得自己配不上這份職務的問題記錄下來，接著透過學習，找方法，把遇到的問題一一解決，這個作法雖然沒辦法根除懷疑自己的問題，但是隨著會的事情愈來愈多，自我質疑也會愈來愈少。

現在回過頭來看當時，我覺得大量學習確實是當下做好的作法，而如果是現在，我想跟當時的我分享的是：即便是本科系、工作年資好幾年的工作者，每個人都還是會有不會的事情，例如說工程師也一樣去查 iT 邦幫忙的程式教學文，第一線的行銷單位也可能對新的行銷方式不熟悉，數據分析師也可能因為過去工作經驗，只會Tableau這個視覺化工具，不會使用Microsoft的Power BI視覺化工具。

每個人因為學歷背景、工作經驗，擅長的領域不一樣，不會的事情學起來就好了，不用因為自己不是本科系、沒有相關經驗就覺得自己不夠格，覺得自己不夠資格，就慢慢累積，讓自己覺得配得上自己的職位吧！