在我星球的提问里经常能看到这类问题，说自己目前在小公司做产品，未来的计划是通过几年的积累然后去大厂，问需要准备什么？
去大厂，似乎已经成了很多产品经理的职业目标之一。
那么，大厂究竟哪里好？又是什么东西在吸引着大家朝它而去呢？在我看来，有这么三个原因。
第一，大厂的光环和背书效应。说白了，大厂的经历可以刷履历，未来简历上的亮点能多一点、竞争力会强一点。
市面上的公司很多，但大部分都是中小型公司。尤其是小公司，更是占据了整个市场的主体。
大厂数量少、名气大，因此也造就了一定的稀缺性。
如果你在腾讯干过几年产品，就算离职出来找工作，简历层面的竞争力也会比小公司出来的强不少。尽管很可能小公司出来的人能力要更强。
没办法，这年头简历就是第一关。
第二，更好的薪资福利以及晋升体系。说白了，大厂工资高、福利好、有严格的晋升制度。同时，大厂的职级也是硬通货。
不过话说回来，现在大厂的薪资并不一定比小厂的竞争力强。相反，很多小公司开出的薪资可能会更高，因为这是他们吸引人才的有力手段。
另外，每家大厂都会有自己的职级体系，比如阿里的 P 序列、腾讯的 T 序列。同一个序列里也分不同的级别，比如阿里的 P6 对应资深、P7 对应专家。
由于每家大厂的职级序列叫法不一样，为了对应各阶段的能力要求和薪资水平，行业里也默认形成了一条标准线，比如阿里的 P7 对应腾讯的 T3.1 以上职级。
这种职级划分相当于给员工的身价锚定了标准，如果你在阿里的职级是 P7 以上，那么去腾讯和京东也能至少平级或升级过去，拿到的薪资水平也是按照前一家公司为参考的。
这么看，大厂的职级就成了一种职场
硬通货
，是通过外在标准证明自身能力和价值的一种参考标准。
而对于小公司的员工而言，自身不具备这种参考标准，所以市场对其价值的衡量就缺乏锚点。
举个例子，我有个朋友在一家创业公司干了 3 年，能力确实很强，但创业项目最终失败了。
他去面试大厂，各方面聊得也不错，但在定级的时候没能拿到让他满意的级别。原因就是面试官和 HR 是按照公司的统一标准来定级，在没有说服力很强的结果依据情况下，他们没法通过短期的接触仔细评估他的能力。
衡量一个产品经理能力的维度很多，同时也很难有统一的标准。所以，通过大厂的职级给自己标明身价，就成了很多产品经理的选择之一。
第三，大厂有更好的实践环境和学习机会。说白了，产品规模大、用户基数大、锻炼意义也大。
说实话，很多产品经理确实没做过什么成型的产品，尤其是小公司的产品，能活下来的本来就少，更别说经历完整的生命周期并基于数据进行长期迭代了。
另外，小公司产品的规模有限，数据有限，很难给到产品经理一个条件充分的实验环境对产品进行调整和优化。没有数据，巧妇难为无米之炊。
而在大厂，你参与的产品可能就是千万或过亿级别的，虽然你只负责其中一小部分，但这种经历是小厂无法给到的。
但话也说回来，虽然大厂产品的锻炼意义却是比小公司强，但大厂对产品经理也有特别的要求。
说个我实际经历的案例。
当初我刚去大厂那会儿，对大厂的需求推进过程就有点不适应。以前在创业公司要做什么需求，只要逻辑上严谨且大家能达成共识，就可以正常推进。更多的经历都是放在需求和方案本身。
但到了大厂后，很多需求的推进都需要你评估 ROI（投入产出比），因为资源有限、需求优先级不同，为什么做你的需求、为什么先做你的需求，就需要给出合理的说明。
光从逻辑角度推演没用，必须拿出实实在在的数据。
为此，在准备一个方案前，都得从各个渠道去收集数据。有的是问业务要数据、有的是找数据部门提数、还有的要找领导申请权限查某个数据。
有了这些数据还不够，因为数据都是独立的，你需要把这些数据关联起来进行分析，然后结合业务目标给出需求成立且重要的数据依据。
这个过程虽然麻烦，但确实挺锻炼人。
相比之下，很多小公司的产品要么没数据，要么没做数据收集，就更别说分析数据了，因为赶需求都还来不及。
以上三点，是我觉得没有大厂经历的人都想进去的原因。
但是，外面的人想进去，里面的人想出来，
凡事都有两面性。
很多在大厂工作多年的人也想出来去小公司施展，因为大厂流程多、决策慢、协作成本高、人际关系复杂，而小公司在这方面就会好很多。
所以，带着自己在大厂积累的工作经验和方法以及大厂给的职级去市场上找工作，竞争力相对来说也是比较大的。
如果是你，你会怎么考虑和选择？
最后，应部分读者的要求，推荐一个关于提升数据分析能力的学习资料，是拉勾推出的一个数据训练营。
他们这个训练营的特点是侧重数据实战，而不只是数据分析。因为方法学得再多，用不了也是白扯。
为此，他们的学习案例都是来自大厂脱敏后的真实项目，实战意义还是比较强的。
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唐韧出品
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去大厂不应该成为一个目标或一种执念，大厂有它的好，但也有它的弊端。并且，有的人天生适合在大厂生存，有的人则更适合小公司。
