二是在現有公司轉做數據分析？

先給建議，我個人建議你轉做數據分析。

首先，數據分析的收入明顯高于會計。

收入最能體現價值，同等級別下，傳統會計的收入明顯低于數據分析崗。

一個有2-3年的數據分析崗位報價在2W左右，坐標北京。但是一個會計主管的崗位報價在1W左右，差異較大。一般公司財務總監的薪資大約在20-30W，但是互聯網公司5年經驗數據分析的薪資可以達到50W+。

其次，會計的發展前景不如數據分析。

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傳統的會計工作主要包括記錄與核算，這部分工作工作目前逐步被人工智能取代，我2018年畢業后就在制造業從事成本會計，兼顧部分供應鏈數據分析。

我們公司是一家上市公司的業務模塊，下屬7家子公司，屬于建材板塊。基本上，已經很少有手工帳了。主要的業務，例如采購、生產、銷售等對應的業務憑證都是自動生成的，所以傳統會計的發展空間非常有限。我雖然是個成本會計，但是主要工作就是存貨數據分析、費用數據分析和分子公司KPI考核等。這些分析通過業務數據分析，可以找到企業內控及經營方面的改善點，提升企業運營效率。

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商業數據分析主要分為兩個方面，一是供應鏈端口的數據，我個人比較擅長。但是不太推薦，主要是供應鏈的塑造需要成本較高，且成果不明顯。另一個方面是市場端口的數據分析，是可以創造市場價值的，當然崗位報價最高。目前，大多數互聯網公司招聘的都是市場端口的商業數據分析，傳統制造業會招聘部分供應鏈端口的數據分析。數據分析崗位職責，更偏向管理職責，鍛煉的是人分析問題，解決問題的能力。

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而工作的本質及時通過經驗、知識或者能力，為企業解決問題創造價值。數據分析能夠提高個人的不可替代性，提高個人價值。舉一個小例子，當我沒有掌握數據分析能力時，我對開一個飯店的要素完全沒有概念。但是我經過這兩年數據分析的訓練，當一個朋友告訴我計劃開飯店時，我下意識的開始計算。計算他選址地區的人流量，計算目標客戶的占比，計算集中就餐時間，飯店容量、翻臺率，甚至計算人工配置及庫存合理水平。根據以上數據估算毛利，然后再決策是否需要開店，還有哪些可以挖掘的利益點。

最后，數據分析本身是一種非常重要的能力

現在大數據技術非常發達，如果能在財務管理中運用這種，會獲得更大的競爭力。比如，我們目前的財務總監就非常擅長數據分析。比如我自己，在今年疫情的背景下，如果不是既掌握數據分析能力，又有會計背景，基本上是找不到工作的。

因此，我非常想轉為數據分析。但是我今年27歲，已婚未育，跳槽確實有一定難度。不過最后還是找到了一家心儀的工作，做稅務會計。不管是哪個崗位，都是要用到數據分析能力的。如果你能內部調崗到數據分析，下次跳槽一定會有更好的機會。

現代化的企業管理，有一個概念叫數據化管理。非常推薦大家讀一下《企業數據化管理變革-數據治理與統籌方案》這本書，不管是哪個崗位，都應該掌握數據分析能力。