導(dǎo)語：大數(shù)據(jù)時代，幾個典型特征：多元世界走向單一數(shù)據(jù)世界，網(wǎng)式組織加快? ? ? ? ? 了數(shù)據(jù)應(yīng)用和創(chuàng)新，以人工智能為代表類人技術(shù)加快了對人腦的替代。這一系列的變化讓人應(yīng)接不暇，人類在獲得便利的同時，也多了一份焦慮和恐慌，焦慮某一天工作崗位突然被數(shù)據(jù)技術(shù)取代，恐慌某一天既有技能無法找到合適的工作。

大數(shù)據(jù)的定義和發(fā)展，無需再做陳述，我將以自己的這幾年經(jīng)歷和感受為背景，思考其中本質(zhì)和變化，并對如何應(yīng)對這些變化提出自己的思考。

12年之前數(shù)據(jù)歷史和形態(tài)經(jīng)歷很多演進歷程，但在此之前的數(shù)據(jù)歷史和故事不在這篇文章中記述，只是從12年開始，通過幾個關(guān)鍵詞來展開

12年在我看來是數(shù)據(jù)革命真正的起點，這一年移動化成各大企業(yè)戰(zhàn)略方針，網(wǎng)上各種流傳未來是移動互聯(lián)網(wǎng)時代，那個時候?qū)τ趧倓偖厴I(yè)的我來說，這些概念甚是陌生，自己嘗試在網(wǎng)上搜尋相關(guān)信息，并思考對我們未來生活和工作的影響。數(shù)據(jù)在移動互聯(lián)時代變得更性感：

1）數(shù)據(jù)量快速膨脹，這個很容易理解，智能手機設(shè)備等在世界的普及率更高，使用時間更長，頻率更高，數(shù)據(jù)量級呈指數(shù)級增長 。

2）數(shù)據(jù)質(zhì)量更好，應(yīng)用價值更高，相對PC時代獲取的數(shù)據(jù)，智能設(shè)備具有唯一性，比如獲取設(shè)備id，關(guān)聯(lián)該設(shè)備手機號或賬號，從移動設(shè)備中獲取的用戶行為干擾因素少（很少存在多個人用同一部手機的情況），行為數(shù)據(jù)更能代表用戶自然狀態(tài)的表達，數(shù)據(jù)真實性提升，大大降低了數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的去噪工作量。

3）數(shù)據(jù)更完整，PC時代受限于便攜性，應(yīng)用只局限于某些休閑／工作場景等，而移動互聯(lián)時代更多是碎片化，隨時隨地拿起設(shè)備，吃喝玩樂，甚至工作都可以在移動設(shè)備上完成，能夠獲取的數(shù)據(jù)類型也更豐富，包括實時位置、圖像、聲音、視頻等，通過各場景數(shù)據(jù)，能夠給用戶更完整畫像，行為預(yù)測也會變得精準(zhǔn)，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上衍生出很多新的獨角獸公司，共享經(jīng)濟代表公司滴滴／摩拜單車，智能算法推薦代表公司今日頭條，O2O代表公司美團點評，都是基于用戶位置和行為數(shù)據(jù)的典型案例。

4）數(shù)據(jù)交換將成為常態(tài)，未來數(shù)據(jù)價值可比現(xiàn)在石油／煤／電，而不同場景關(guān)鍵數(shù)據(jù)又被不同大公司壟斷，比如BATM壟斷了各自行業(yè)內(nèi)規(guī)模數(shù)據(jù)，要對用戶完整畫像和價值挖掘，數(shù)據(jù)合作在所難免，然而在數(shù)據(jù)安全和隱私保護的掣肘下，當(dāng)前數(shù)據(jù)合作和交換還都處于淺層次，但未來可期。

看到大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀和發(fā)展，不禁在想，未來將會走向數(shù)據(jù)世界，萬物都將數(shù)據(jù)化，那個時候可以通過數(shù)據(jù)對任何事物畫像和診斷，數(shù)據(jù)成為基礎(chǔ)，成為革命和創(chuàng)新的起點，類比過去世界是由原子構(gòu)成的論斷，我認為未來世界將數(shù)據(jù)主導(dǎo)和控制，世界萬物可以數(shù)據(jù)化，數(shù)據(jù)化反過來推動世界新的進程。而這一切的基礎(chǔ)是：計算機技術(shù)／互聯(lián)網(wǎng)／云計算，計算機技術(shù)讓人類有能力大規(guī)模獲取和存儲數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)提高了數(shù)據(jù)傳播和交換的效率，加快了技術(shù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新，進一步提高量化世界萬物的能力，而云計算則是保障大規(guī)模計算的基礎(chǔ)設(shè)施，這三者是世界可以數(shù)據(jù)化及數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新的必要條件。

移動化超過預(yù)想的速度在推進，很多人認為5年10年才能走完的道路，結(jié)果在智能設(shè)備快速普及，燒錢補貼的狂轟亂炸下，移動化只用了3年左右，沒有完成移動化的企業(yè)要么被淘汰，要么在被淘汰的路上。

移動化和數(shù)據(jù)積累，讓企業(yè)有能力在此基礎(chǔ)上創(chuàng)新嘗試，很多基于數(shù)據(jù)的企業(yè)成為了資本的寵兒，包括基于位置的共享汽車／單車／雨傘，基于人工智能技術(shù)無人駕駛，基于推薦算法的信息流，還有很多基于圖像和語音識別技術(shù)的企業(yè)，其中，最讓人類恐慌的莫過于人工智能技術(shù)，尤其是知識工作者感受到前所未有的壓力，相比前兩次技術(shù)革命主要完成了對體力和生產(chǎn)流水線的替代，這次將是對人計算、語言、思考甚至是對人類的替代。想想你自己做的工作，不少很多環(huán)節(jié)都是重復(fù)，可結(jié)構(gòu)量化化和表達的，也就意味著某一天自己現(xiàn)在這些吃飯的技能隨時可能被機器人取代，到那個時候我們還能做什么？

幻想下未來某個場景，自己需要看某個數(shù)據(jù)，只需要告訴機器人要什么東西，它快速地編寫代碼，熟練地執(zhí)行結(jié)果，然后優(yōu)雅溫柔地將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給你，并能預(yù)測業(yè)務(wù)存在什么風(fēng)險，以及歷史上為應(yīng)對這類風(fēng)險所采取策略和效果，幫你決策哪個是最好的方案。這些數(shù)據(jù)分析師常規(guī)工作內(nèi)容在未來某一天將不需要人類來完成了。況且技術(shù)進步速度，遠遠超過我們預(yù)期，從阿爾法狗，到無人駕駛，再到性愛機器人.....，也許再過30年就不需要我們?nèi)祟悕徫?，或者不需要我們這么多人了，機器人上崗可以比我們計算速度更快，數(shù)據(jù)處理過程更精確，可以日夜不知疲倦地勞作，成本反而更低。

其實，我也有樂觀想過，商業(yè)分析師在工作中的職能除了提數(shù)、分析、決策、預(yù)測、判斷、搭體系之外，還有很多系統(tǒng)化思考工作，包括對未來，對商業(yè)，對方法的一些創(chuàng)新性工作，如此看來，未來還是需要做機器人算法創(chuàng)新和應(yīng)用的人，也需要前瞻性商業(yè)判斷和執(zhí)行的人，但數(shù)據(jù)大腦由人類主宰的時代將會一去不復(fù)返，人類可以做的是研發(fā)數(shù)據(jù)大腦，操控數(shù)據(jù)大腦，執(zhí)行數(shù)據(jù)大腦指令，而且技術(shù)革命在完成對生產(chǎn)和人腦的替代后，人類能夠從事的工作越來越少。更關(guān)鍵的事，這些技術(shù)發(fā)起和成長將掌握在企業(yè)手中（因為數(shù)據(jù)壟斷），歸根到底將會圍繞利潤，圍繞少部分人的福祉運轉(zhuǎn)，絕大部分人在享受技術(shù)紅利的同時，也會受到技術(shù)的沖擊，之前是很多體力勞動者失業(yè)，未來將會有更多的腦力勞動者失業(yè)。當(dāng)然我們也可以想得樂觀者，政府控制著機器人和數(shù)據(jù)大腦，為全人類的福祉服務(wù)，讓機器人為全人類服務(wù)，生產(chǎn)更多東西，創(chuàng)造更多新價值，人類可以有更多閑暇享受美好生活，實現(xiàn)人類終極目標(biāo)共產(chǎn)主義，但或許這只是一廂情愿，前2次生產(chǎn)技術(shù)革命，帶來生產(chǎn)力的極大提升，但并沒有讓全人類達到同樣的福祉，原因是創(chuàng)新源動力來源于企業(yè)，而企業(yè)是逐利的，這種失衡讓其獲得競爭勢能，才會帶來源源不斷的利潤。更致命的是資源稀缺性是暫時無法解決的瓶頸，當(dāng)我們的自然資源無法讓全人類滿足的時候，只好讓一部分人受用。

所以，我的判斷是悲觀的，當(dāng)然這種悲觀不是對全人類，而是像我這樣的數(shù)據(jù)從業(yè)者，未來該何去何從，做什么樣的準(zhǔn)備才能走在時代前沿，不會成為新技術(shù)的犧牲者。從數(shù)據(jù)分析崗位本身而言，能夠延展或者轉(zhuǎn)行的崗位比較多，比如數(shù)據(jù)運營、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)服務(wù)（培訓(xùn)／咨詢）、算法研究等，但延展崗位同樣也會面臨被取代風(fēng)險，從屬性上來講，涉及設(shè)計創(chuàng)新，或者是理論創(chuàng)新研究的崗位相對不容易被機器人取代，因為目前主流算法中都是有監(jiān)督的，需要有先例，才能做出分類和判斷；創(chuàng)新型的工作中，更多是無監(jiān)督算法要解決的，算法層面進展并不快，也不是各企業(yè)投入研究重點，在很長一段時間還會比較保險。

因此我覺得未來從事數(shù)據(jù)分析同學(xué)，可以轉(zhuǎn)行到數(shù)據(jù)產(chǎn)品或者算法研究中，中期可以到數(shù)據(jù)建模崗位，在人工智能成熟之前，數(shù)據(jù)建模崗位還是有用武之地的。

雖然未來很長一段時間內(nèi)，大致轉(zhuǎn)移路徑和方向已知，但很多人的焦慮情緒并沒有緩解，因為轉(zhuǎn)崗成本很高，意味著現(xiàn)有機會的流失，也意味著要突破自己，迎接新的挑戰(zhàn)，或者是工作多年后試錯成本太高。我的觀點是現(xiàn)在不讓自己痛苦，未來只會更痛苦。

我倒覺得大家可以從幾個方面來緩解，首先，擁抱變化，心理上接受人工智能預(yù)期，嘗試去了解，嘗試去看想過的書籍，學(xué)習(xí)相關(guān)的技能，當(dāng)你真正了解人工智能背后的原理，它能做什么，不能做什么之后，你就有信心確定和堅定自己未來的方向。

其次，你可以順勢而為，既然人工智能是未來，我們就從事人工智能相關(guān)工作和研究，可以從現(xiàn)有各招聘平臺，了解崗位工作內(nèi)容和技能要求，也可以從身邊朋友那里學(xué)習(xí)了解，目前市面上也有很多人工智能相關(guān)培訓(xùn)，可以參加培訓(xùn)班，為自己擁抱未來打下堅實基礎(chǔ)，真的那天來了也不會怕，甚至，在來之前你已經(jīng)達到人類制高點。

最后，你可以不用擔(dān)心被其他人取代你的工作崗位，可以走一條不同的路，去創(chuàng)業(yè)，去當(dāng)老板。