数据分析师发展前景 十年后没有数据分析师职业_光环大数据培训

数据分析师发展前景十年后没有数据分析师职业_光环大数据培训

光环大数据培训机构，普通人与精英的看得见的差距越来越小，借由互联网的分享意识和信息传播速度，在信息层面越来越平等，而且这个时代造成人与人之间的差距并不在于缺少资源、钱等硬件条件，而在于意识和你的思维方法。

时代赋予机会相对平等获取信息，如果不能用自己的话和案例来把道理讲清楚，指导自己的行为，那会浪费宇宙给你的机会。

「数据分析师将消失」具体指什么？

十年后没有数据分析师这个职业，都是机器在做；十年之后Times周刊上年度最佳CEO是一个机器人”，基于此，我在想“假如他说的是对的，那我要做哪些事情来避免成为一个注定被机器取代的角色？”“我做哪些事情是机器无法取代的？”

他有没有可能故意说违心的话？至少在2017年，据不完全统计，在包括0402深圳IT峰会、0422中国绿郑州年会、0527贵州数博会等多次会议上均提出该结论。作为如此地位的人，多次公开演讲连续故意说假话的概率比较低，反而是愿意分享思考成果一致性表达的几率更高。

他关于数据分析师的论断，并不是孤立存在，而是他对于未来的整体分析的一部分。拿出最近一期在数博会上的演讲来作说明。

/ 01 /开篇：为什么贵州能在大数据领域超车？

最有价值的是思考问题方法，他也会抛出很多有价值的问题。开篇就很好地体现出来。

从不想当然：对一切事物好奇并探究原因？为什么最火的大数据会议出现在贵州？作为一个“先天不足”的省份，它是怎么通过把握未来而在4-5年异军突起？（想象一下，如果是传统后工业时代的玩法，50年内能超过北上广估计都很难）这个经验在公司和个人的发展身上有什么启发？

演讲水平：开场既表达了对主办方的认可，同时也提出了一个非常值得思考的问题。合情合理，非常自然，从演讲的技巧来看，恰到好处。

贵州问题引发的思考：贵州以如此低的先天条件而完成跨越（茅台酒是因为条件差而运不出粮食所以才酿酒以保存），肯定在对未来的趋势判断上有值得学习的地方。如果你希望超车，肯定不能按照现有的理解和游戏规则来玩。怎么看待未来就非常重要。观点决定了做事的方法，所以观点需要更新，未来才可能会有所不同，否则只能是重复过去，跟在别人后面亦步亦趋。那有哪些观点需要重新定义？

/ 02/怎么理解DT时代？

在多数人还不理解IT的时候，我们已经进入DT时代（data technology）。”万物互联“，我们还不知道数据能带来什么？但是我们知道现在的改变？手机装载操作系统，通话功能只占20%，晚上醒来第一件事情不是摸老婆，而是摸手机。汽车如果加上数据，“代步”功能如果只有20%的话，那未来会变成什么样子？灯泡、家用电器智能以后呢？（由此联想孙正义斥资330亿美金收购移动设备芯片市占率超过90%的 ARM，公司仅有2000人，平均每人值1650W美金，这是对未来的折现溢价）

我的理解：我们现在用数据做的事情包括报表支持运营、个性化推荐、图像识别等等；在医学领域分析X光片超过专业医师的水准，在围棋领域战胜人类的第一名。凭我们现在的认识水平，可能无法想象未来“万物互联”后的数据可以发挥多大的作用，从《红旗法案》看出人们当时对于汽车的认识，远远没有看到未来会有时速300公里的跑车以及能上天的飞机。我们现在对于新技术的态度，应包容各种可能性，提醒自己“万一未来实现了，我能做些什么来顺应或者推动这个趋势？“。

我的准备：如果“万物互联”出现的大量数据，会对社会造成什么影响？可能是翻天覆地的影响。这个影响已经超过现在我能认知的范围，需要借助大佬的前瞻性思考，来窥测未来可能会发生什么。

/ 03/五个新行业重新被定义？

新零售，以前的零售是卖货，未来的零售是做服务。未来零售计算要做的事情是，所有的物流、产品流、经营流、服务流必须合在一起。20世纪如果是工业制造的能力，21世纪是服务的能力。

新零售：阿里巴巴的电子商务，改变的是销售的渠道，用淘宝天猫模式来替换线下的实体店、批发代理制度，直面消费者，是把线下搬到了线上，是一种销售渠道的转变。而现在提倡的服务，是物流、产品流、经营流、服务流通过计算来解决，服务很值得深思。会不会是代表我知道你想要什么，并能马上送到你家？甚至在你自己想到之前我就懂你？其中涉及到服务流的用户画像和个性化推荐、产品流的自动识别筛选库存管理以及物流的快速配送。

新制造，未来十年，制造业会遭遇前所未有的冲击。原来的所谓流水线、标准化、规模化、集装箱、低成本将会彻底改变。智慧化、定制化将会越来越多，特别是IOT（Internet of things）。大数据对传统制造业的冲击将远远超过电子商务对零售行业的冲击。以前20年，我们把人变成了机器，未来20年我们会把机器变成人。机器会越来越聪明，机器会越来越自我学习，这对传统制造业的打击是非常大的。

新制造：精益生产设计的初衷就是柔性生产，定制化，减少浪费，缩短工期，在同一条生产线上根据订单定制产品。新制造，C2M Customer-to- Manufactory 从消费者下单、工厂再生产的方式，可能是精益生产的一种更极致的做法，因为以前是经销商下单，虽说批量小，但是还是有最低订货要求；现在是直接响应消费者，数量更少，定制化要求更高。

”以前20年都是把人变成机器，未来20年是把机器变成人。“这句话充满想象力。因为人相比机器，按照现在的理解，区别在于人会思考，而机器只是执行指令。如果未来20年，机器变成人，是不是可以畅想“我想要一包又好吃又好玩的饼干”，工厂可以根据我喜欢disney的数据给我做一个micky拼图的饼干，而这一切都是机器的思考？！

新技术，我们昨天认为的强大技术，很有可能今天并不重要。很多人还没有搞清楚IT是什么，就进入了DT时代。原来在PC为主，今天是移动端为主。现在手机已经成为人身体的一部分，开玩笑说晚上醒过来摸得不是老婆，摸得是手机。

手机其实是AI最早的应用。装上操作系统之后，通话功能从100%降为20%。设想如果汽车装上操作系统加入了数据，世界将会变成什么样子？假如电灯、电冰箱、电视机都介入操作系统之后，世界将会变成什么样子？以前是插上电会听你话，今后是通上数据。

新技术：技术随着业务的发展而应用，没有最牛的技术，只有与业务趋势最适合的形态，技术的不断更新换代对人的要求越来越高。

新能源，第一次工业革命能源是煤，诞生的商业模式是工厂；第二次工业革命的能源是石油，诞生的企业行为是公司。这一次数据将成为主要能源，如果离开数据任何组织的创新都是瞎话。

新能源：数据将成为能源，任何组织的创新都离不开数据的支持，尤其是在未来“万物互联”的社会。如果数据作为能源，如果有一天会不会成为”煤老板“？

这篇文章是基于我现在的理解、人生经历而形成，是根据我当下的思考水平而来。（一定不是最准确的解读，其实我认为没有最准确，只有最符合。）未来我可能发现有些解读是滑稽的，这很正常，因为我自己也在不断进步。我在一步一步积累对未来的认识，每次可能步子很小，但坚持一年两年之后可能会有非常大的不同。

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