2025年7月，CDA数据科学研究院发布2025职业发展白皮书，标题为《2025 AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙》，白皮书指出，AI时代，产业变革与企业渴求，数据能力成为核心竞争力。

一、转型之痛：企业在数据化道路上面临的普遍挑战

尽管数据驱动的价值巨大，前景诱人，但对于绝大多数正在进行或计划进行数字化转型的企业而言，这条道路并非一帆风顺。在实践中，企业普遍会遭遇三大瓶颈，未能有效克服这些挑战，是众多企业数字化项目收效甚微甚至最终失败的根本原因。

1. 技术与数据之困：

数据孤岛（Data Silos）： 这是最普遍的初级挑战。企业的数据并非统一存放，而是散落在各个独立的业务系统中，如客户关系管理（CRM）系统存有客户信息，企业资源计划（ERP）系统存有供应链和财务数据，生产执行系统（MES）存有生产数据。这些系统之间标准不一、互不连通，像一个个孤立的岛屿。想要进行跨领域的综合分析（例如，分析某个客户群体的购买行为对其供应链成本的影响），就必须耗费巨大的人力物力进行数据打通和整合。

工具的诅咒（Tool Curse）： 市场上有海量的分析工具，从传统的Excel到专业的BI工具（Tableau, Power BI），再到编程语言（Python, R）和大数据平台（Hadoop, Spark）。企业在选择时常常感到困惑，要么投入巨资购买了超出实际需求的复杂平台，造成资源浪费；要么选择了不合适的工具，导致分析效率低下。

2. 人才与能力之困：

复合型人才的极度稀缺： 这是企业转型中最核心、最致命的痛点。企业需要的并非单纯的IT技术专家或业务专家，而是两者的结合体——既深刻理解业务逻辑（懂金融风控、懂零售营销、懂生产工艺），又熟练掌握数据分析工具和方法的复合型人才。市场上这样的人才凤毛麟角，难以招聘，更难以留住。

技能断层与沟通鸿沟： 在大多数企业内部，存在着明显的技能断层。业务人员（如市场经理、财务经理）懂业务，但面对数据时束手无策，提不出清晰、可量化的分析需求。而IT或数据人员懂技术，但对业务场景缺乏深入理解，他们可能交付了一份技术上完美无瑕的报告，但其结论却无法指导业务实践。两者之间仿佛说着不同的“语言”，沟通效率极低，导致分析需求在传递过程中失真，分析结果最终也无法落地。

3. 文化与思维之困：

经验主义的强大惯性：尤其是在成功的传统企业中，决策往往严重依赖高层领导的个人经验、行业直觉和“拍脑袋”。数据在决策过程中，最多只被用作事后验证其经验正确性的“点缀”，而非事前指导决策的“罗盘”。这种根深蒂固的“经验主义”文化，是对数据驱动决策的最大阻力。

这三大挑战相互交织，共同构成了企业数字化转型的沼泽地：企业缺少的不仅是数据和工具，更是能够驾驭数据和工具，并用数据思维驱动业务变革的“人”。因此，解决人才问题，尤其是系统性地培养企业内生的数据分析能力，是企业成功走出转型之痛、实现真正数据驱动的关键所在。

二、人才重构与能力升级：从“懂业务”到“用数据”

企业对数据价值的渴求，直接引发了对人才需求结构的深刻变革。这种变革并非简单的增量需求，而是一种颠覆性的结构重塑。其核心趋势是，数据分析能力正在从一个专门的职业，泛化为一项普适的、赋能型的核心技能。

1、结构性转变：从纯数据岗到数据赋能岗

在数字化转型的早期阶段，企业的人才需求主要集中在“纯数据类岗位”。这些岗位主要负责构建数据基础设施，可以被形象地比喻为“修路的人”。其典型代表包括：

大数据开发工程师： 负责搭建和维护Hadoop、Spark等大数据平台。

ETL工程师： 负责设计和执行数据的抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）流程，将分散的数据整合到数据仓库中。

数据库管理员（DBA）：负责数据库的稳定运行和性能优化。

这些岗位对技术的要求极高，但通常离业务较远。然而，随着数据基础设施的逐步完善，企业关注的焦点发生了根本性的转移。因此，人才需求的天平，正迅速地从为数据工作的人向海量的用数据工作的人倾斜。这些数据赋能类岗位是真正的驾驶员和领航员，他们遍布于企业的每一个业务部门：

懂数据分析的产品经理，能通过用户行为数据和A/B测试来决定产品迭代方向。

懂数据分析的运营经理，能通过用户分群和漏斗分析来设计精细化的运营活动。

懂数据分析的市场经理，能通过渠道归因分析来优化广告投放预算。

懂数据分析的财务分析师，能通过经营数据预测公司业绩，并进行风险预警。

懂数据分析的人力资源分析师，能通过人才数据分析来优化招聘效率和组织健康度。

表1：中国数据人才岗位结构演变趋势（根据报告材料图表估算）

2、深度洞察：这一结构性转变意味着，对绝大多数职场人而言，数据分析能力不再是一个遥远、高深的技术领域，而是与其本职工作紧密结合、能够直接提升其工作效能和职业价值的必备核心竞争力。它不再是少数人的专利，而是多数人的标配。企业需要的，不再是少数孤立的技术专家，而是能够将数据洞察力与业务知识深度融合，在业务一线直接创造价值的复合型、赋能型人才。这场人才需求的结构性革命，正以前所未有的广度和深度，重塑着现代职场的游戏规则。

三、2025年7月CDA数据分析师更新考试大纲

在国家大政策推动下，CDA数据分析师认证将成为AI时代人才能力标尺，数据思维能力将从精英技能变为国民竞争力“地基”。

为满足AI时代数字化人才的能力要求，2025年7月，CDA数据科学研究院对CDA数据分析师认证大纲、CDA数据分析师一级、CDA数据分析师二级考试进行重大调整，此次更新旨在确保认证考试的内容与行业前沿需求、最新技术发展同步，进而使得 CDA 认证更具有前瞻性、实用性以及严谨性。

本次 CDA Level I 和 CDA Level II 考试大纲的更新将涉及考试大纲的修改与考试题目的全新设计，CDA Level I 和 CDA Level II 新题目将进一步强化对应用能力的测试，更侧重考查考生工作中的实际应用技能。确保认证价值与个人职业能力成长深度契合。

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