导语：大数据时代，几个典型特征：多元世界走向单一数据世界，网式组织加快          了数据应用和创新，以人工智能为代表类人技术加快了对人脑的替代。这一系列的变化让人应接不暇，人类在获得便利的同时，也多了一份焦虑和恐慌，焦虑某一天工作岗位突然被数据技术取代，恐慌某一天既有技能无法找到合适的工作。

大数据的定义和发展，无需再做陈述，我将以自己的这几年经历和感受为背景，思考其中本质和变化，并对如何应对这些变化提出自己的思考。

12年之前数据历史和形态经历很多演进历程，但在此之前的数据历史和故事不在这篇文章中记述，只是从12年开始，通过几个关键词来展开

12年在我看来是数据革命真正的起点，这一年移动化成各大企业战略方针，网上各种流传未来是移动互联网时代，那个时候对于刚刚毕业的我来说，这些概念甚是陌生，自己尝试在网上搜寻相关信息，并思考对我们未来生活和工作的影响。数据在移动互联时代变得更性感：

1）数据量快速膨胀，这个很容易理解，智能手机设备等在世界的普及率更高，使用时间更长，频率更高，数据量级呈指数级增长 。

2）数据质量更好，应用价值更高，相对PC时代获取的数据，智能设备具有唯一性，比如获取设备id，关联该设备手机号或账号，从移动设备中获取的用户行为干扰因素少（很少存在多个人用同一部手机的情况），行为数据更能代表用户自然状态的表达，数据真实性提升，大大降低了数据应用过程中的去噪工作量。

3）数据更完整，PC时代受限于便携性，应用只局限于某些休闲／工作场景等，而移动互联时代更多是碎片化，随时随地拿起设备，吃喝玩乐，甚至工作都可以在移动设备上完成，能够获取的数据类型也更丰富，包括实时位置、图像、声音、视频等，通过各场景数据，能够给用户更完整画像，行为预测也会变得精准，在数据基础上衍生出很多新的独角兽公司，共享经济代表公司滴滴／摩拜单车，智能算法推荐代表公司今日头条，O2O代表公司美团点评，都是基于用户位置和行为数据的典型案例。

4）数据交换将成为常态，未来数据价值可比现在石油／煤／电，而不同场景关键数据又被不同大公司垄断，比如BATM垄断了各自行业内规模数据，要对用户完整画像和价值挖掘，数据合作在所难免，然而在数据安全和隐私保护的掣肘下，当前数据合作和交换还都处于浅层次，但未来可期。

看到大数据的现状和发展，不禁在想，未来将会走向数据世界，万物都将数据化，那个时候可以通过数据对任何事物画像和诊断，数据成为基础，成为革命和创新的起点，类比过去世界是由原子构成的论断，我认为未来世界将数据主导和控制，世界万物可以数据化，数据化反过来推动世界新的进程。而这一切的基础是：计算机技术／互联网／云计算，计算机技术让人类有能力大规模获取和存储数据，互联网提高了数据传播和交换的效率，加快了技术和数据应用创新，进一步提高量化世界万物的能力，而云计算则是保障大规模计算的基础设施，这三者是世界可以数据化及数据应用创新的必要条件。

移动化超过预想的速度在推进，很多人认为5年10年才能走完的道路，结果在智能设备快速普及，烧钱补贴的狂轰乱炸下，移动化只用了3年左右，没有完成移动化的企业要么被淘汰，要么在被淘汰的路上。

移动化和数据积累，让企业有能力在此基础上创新尝试，很多基于数据的企业成为了资本的宠儿，包括基于位置的共享汽车／单车／雨伞，基于人工智能技术无人驾驶，基于推荐算法的信息流，还有很多基于图像和语音识别技术的企业，其中，最让人类恐慌的莫过于人工智能技术，尤其是知识工作者感受到前所未有的压力，相比前两次技术革命主要完成了对体力和生产流水线的替代，这次将是对人计算、语言、思考甚至是对人类的替代。想想你自己做的工作，不少很多环节都是重复，可结构量化化和表达的，也就意味着某一天自己现在这些吃饭的技能随时可能被机器人取代，到那个时候我们还能做什么？

幻想下未来某个场景，自己需要看某个数据，只需要告诉机器人要什么东西，它快速地编写代码，熟练地执行结果，然后优雅温柔地将数据呈现给你，并能预测业务存在什么风险，以及历史上为应对这类风险所采取策略和效果，帮你决策哪个是最好的方案。这些数据分析师常规工作内容在未来某一天将不需要人类来完成了。况且技术进步速度，远远超过我们预期，从阿尔法狗，到无人驾驶，再到性爱机器人.....，也许再过30年就不需要我们人类岗位，或者不需要我们这么多人了，机器人上岗可以比我们计算速度更快，数据处理过程更精确，可以日夜不知疲倦地劳作，成本反而更低。

其实，我也有乐观想过，商业分析师在工作中的职能除了提数、分析、决策、预测、判断、搭体系之外，还有很多系统化思考工作，包括对未来，对商业，对方法的一些创新性工作，如此看来，未来还是需要做机器人算法创新和应用的人，也需要前瞻性商业判断和执行的人，但数据大脑由人类主宰的时代将会一去不复返，人类可以做的是研发数据大脑，操控数据大脑，执行数据大脑指令，而且技术革命在完成对生产和人脑的替代后，人类能够从事的工作越来越少。更关键的事，这些技术发起和成长将掌握在企业手中（因为数据垄断），归根到底将会围绕利润，围绕少部分人的福祉运转，绝大部分人在享受技术红利的同时，也会受到技术的冲击，之前是很多体力劳动者失业，未来将会有更多的脑力劳动者失业。当然我们也可以想得乐观者，政府控制着机器人和数据大脑，为全人类的福祉服务，让机器人为全人类服务，生产更多东西，创造更多新价值，人类可以有更多闲暇享受美好生活，实现人类终极目标共产主义，但或许这只是一厢情愿，前2次生产技术革命，带来生产力的极大提升，但并没有让全人类达到同样的福祉，原因是创新源动力来源于企业，而企业是逐利的，这种失衡让其获得竞争势能，才会带来源源不断的利润。更致命的是资源稀缺性是暂时无法解决的瓶颈，当我们的自然资源无法让全人类满足的时候，只好让一部分人受用。

所以，我的判断是悲观的，当然这种悲观不是对全人类，而是像我这样的数据从业者，未来该何去何从，做什么样的准备才能走在时代前沿，不会成为新技术的牺牲者。从数据分析岗位本身而言，能够延展或者转行的岗位比较多，比如数据运营、数据产品、数据开发、数据建模、数据服务（培训／咨询）、算法研究等，但延展岗位同样也会面临被取代风险，从属性上来讲，涉及设计创新，或者是理论创新研究的岗位相对不容易被机器人取代，因为目前主流算法中都是有监督的，需要有先例，才能做出分类和判断；创新型的工作中，更多是无监督算法要解决的，算法层面进展并不快，也不是各企业投入研究重点，在很长一段时间还会比较保险。

因此我觉得未来从事数据分析同学，可以转行到数据产品或者算法研究中，中期可以到数据建模岗位，在人工智能成熟之前，数据建模岗位还是有用武之地的。

虽然未来很长一段时间内，大致转移路径和方向已知，但很多人的焦虑情绪并没有缓解，因为转岗成本很高，意味着现有机会的流失，也意味着要突破自己，迎接新的挑战，或者是工作多年后试错成本太高。我的观点是现在不让自己痛苦，未来只会更痛苦。

我倒觉得大家可以从几个方面来缓解，首先，拥抱变化，心理上接受人工智能预期，尝试去了解，尝试去看想过的书籍，学习相关的技能，当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，你就有信心确定和坚定自己未来的方向。

其次，你可以顺势而为，既然人工智能是未来，我们就从事人工智能相关工作和研究，可以从现有各招聘平台，了解岗位工作内容和技能要求，也可以从身边朋友那里学习了解，目前市面上也有很多人工智能相关培训，可以参加培训班，为自己拥抱未来打下坚实基础，真的那天来了也不会怕，甚至，在来之前你已经达到人类制高点。

最后，你可以不用担心被其他人取代你的工作岗位，可以走一条不同的路，去创业，去当老板。