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写给想要跨界、初入大数据领域,以及想了解数据业务模式的朋友

[日期:2017-01-25] 来源:博客虫  作者: [字体: ]
大数据

  题图 -- 年会时候手拍

  文·blogchong

  赶在春节前推送这篇,其实也是有原因的,因为我怕来年这些东西来不及说,因为文中要表达的东西我认为对于这几类朋友来说,真的很重要。

  首先,这篇文章的目标群体很明显,标题上就说啦,是的,主要是三类目标:

  1. 计划着跨界,期待华丽转身的朋友。

  2. 另外就是初入大数据这个坑,或者说初入职场,略显迷茫的朋友。

  3. 想要搭建数据团队,但是不知道如何入手的小型企业。

  其实很早以前就想说一下这个话题了,因为自从开了2013年开了博客,2014年开了【 数据虫巢 】公众号之后,一直陆陆续续有人找到我的联系方式加我,咨询我各种各样的问题。

  其中,最近,应该说2016年,感触很深的一个就是,很多朋友纷纷想跨界进入大数据领域,也有不少一点经验没有的童鞋被收入坑中,迷茫不已。

  是的,他们想跨界:

  有一个北京的朋友,额,在房山一个工厂里上班(别笑,人家好歹是科班出身),感觉一辈子希望渺茫,想要改变自己,嗯,听说大数据挺好,想转行~~

  有一个12年物理学的博士,这两年对于大数据有所耳闻,感觉在物理一方面不是自己的菜,另一方面是薪酬待遇也略低(我拿到过这位朋友的简历,其实期望薪酬真的一点都不高,最起码以这个学历来说相对于大数据技术人员真心不高),所以想跨界。

  有一个北科大毕业的冶金专业硕士,工作年份倒是不久,但久居帝都也感觉到了帝都的生存压力,一样,想跨界,想改变自己的人生轨迹。

  有一个我记得也是北京人,嗯,是北京人不是待在北京的人,文科生貌似,在一电视台演播室工作,不想吃老本,想有自己的人生目标,嗯,其实就是想进大数据领域,做点有挑战的事,顺便能挣自己的钱的事,额,还喊着要拜我为师(汗我一地)。

  ....

  还有很多,无法一一列举,总之出身各异,但核心目标是一致的,你就是意图改变自己,改变自己的人生轨迹。

  还有一类人,被这个时代推进了大数据坑,迷茫不已:

  比如,有一个朋友,应该算工作不短时间了吧,也算是IT界的人,换了份工作,大数据企业的售前技术支持,关键他连大数据的概念都不是很清楚,有点小迷茫的意思(不是贬低,只是想知道他们企业怎么招人的)。

  还有一个应该算是我师弟还是师妹的人,刚入一国企,传统企业中的传统企业,做石油交易的,到底有多传统呢?他们很大一部分数据都是纸质记录的,然后~~他们也要做大数据,然后~~

  ...

  还有一些就不多说了,其实他们也有一个特点,那就是国情所致,导致各种企业纷纷要做大数据(这很大可能是2016年大数据国策所致),但市场上哪有这么熟练工,所以就各种招新手,往那一丢,也没人管,太凶残。

  针对于上述情况,其实映射出来的问题就是,很多小型企业或者偏传统企业,想要从数据的角度去驱动业务,但是又不知道如何入手,又或者是招了一群入门级大数据工程师,无法成体系化进行数据业务支撑。

  对于很多小型企业来说,如何组建一个最小规模的大数据团队、如何对团队角色定位、如何通过数据来驱动业务,都是问题。

  先说一说跨界

  针对于大数据整个行业状态以及相关的东西,以前的文章写过不少,包括《2017年,这两个大数据岗位一定会火》在内的好几篇(看文末的扩展阅读),都已经做了足够多的分析和拆解,这里就不过多的阐述了。

  对于一心想跨界,意图改变自己人生轨迹的朋友,你们首先要搞清楚的一个事就是: 大数据到底是什么?能干什么?要做些什么?

  虽然大数据就一个词,但里头的门门道道真心不少,在我认为他已经是可以形成一个领域级的东西了。

  所以,想进入大数据领域,需要搞清楚这个领域到底有哪些东西,他是一个巨大的体系化的方向,随便挑出一个细分的技术方向都够你研究几年了。

  其次,你需要搞清楚每个细分方向的市场需求、技术基础需求是什么,你才知道自己的技术基础能不能支撑你做跨界的跃迁,你是否真的清楚你做出的选择对于你来说挑战到底有多大。

  然后即使成功跃迁之后,这个方向到底能不能实现你升职、加薪、出任CEO、迎娶白富美的愿望,市场热度还能持续多久,你是否清楚。

  你是否熟悉每个细分的背后,其支撑的业务到底是什么,跟你的性格特点、兴趣爱好是否匹配,如果不匹配,你是不是又要在自己不喜欢的岗位上“抑郁终生”。

  真的,我最怕的就是遇到这种朋友:

  我想转行,听说大数据很火,想做大数据。

  大数据是什么清楚吗?

  啊,就是大数据啊,就是想做大数据。

  。。。

  再聊一聊乱象

  上面说到一些初入门的大数据朋友的迷茫,其实也是有原因的,这个也跟不少朋友聊过这个话题。

  一方面是市场的数据驱动需求在上升,另一方面是基于数据国策的驱动,这点对于很多传统IT行业来说影响很大,在Dang国的号召下,连互联网是啥都没有搞清的很多传统公司,也要搞大数据。

  不管怎么说,数据业务需求的上升,那对于数据人才的需求肯定随之上涨,但想想具有三年以上实打实大数据经验的人总共就这些,完全是狼多肉少的节奏。

  于是,只能拿应届生或者大数据新手来顶了,这也是导致了上面描述的那种乱象的直接原因。

  分析乱象不是这里的重点,重点是如何解决。

  对于企业来说,首先需要了解清楚的是: 数据到底能给你的业务,或者工作效率带来什么样的提升?

  其次才是, 如何处理这些数据,或者说如何获取这些数据做进一步的加工?

  最后,思考清楚, 想要实现如上业务目的,我们如何以最低代价搭建一个合理又能解决问题数据团队 ,而不是招一群新兵蛋子双眼茫然,你看我我看你,都不知道怎么开搞。

  对于上面所说的新兵蛋子来说,如果你刚好是其中的一员,你也可以按照上面的思路,来做一做分析,然后动脑思考一下,看看如何做一些自己没做过的事情,挑战自我。

  当然,此时的你需要做更多的努力,去快速吸收知识,去自我成长,挑起你们年轻的数据团队大梁!

  最后,谈谈数据化与智能化

  大数据,在未来一定是一个企业的标配!

  这个观点,已经和不少朋友聊过,在未来效率至上时代,数据驱动一定是个主流,在数据的基础上,再衍生出智能化,进一步解放人力,这才是进化的终极目标。

  在阿法狗大放异彩的今天,AI人工智能已经被推到了风尖浪口,但是,相信我,那个还太远,目前还属于高端玩家玩的东西,现在要做的是数据化,没有数据化的基础,妄谈智能化都是扯淡。

  在数据化成为标配的那天,不管你是个体也好,企业也好,希望别被出局了!





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