前言:

謹(jǐn)以此文獻(xiàn)給對數(shù)據(jù)有熱情，想長期從事此行業(yè)的年輕人，希望對你們有所啟發(fā)，并快速調(diào)整思路和方向，讓自己的職業(yè)生涯有更好的發(fā)展。

根據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的不同階段，我將從數(shù)據(jù)底層到最后應(yīng)用，來談?wù)勀切?shù)據(jù)人的必備技能。

1、大數(shù)據(jù)平臺

目前很火，數(shù)據(jù)源頭，各種炫酷新技術(shù)，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平臺都是用Java開發(fā)的。

目前很多企業(yè)都把數(shù)據(jù)采集下來了，對于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)是完全夠用的，可是對于用戶行為和點(diǎn)擊行為這些數(shù)據(jù)或者很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，文本、圖像和文本類的，由于數(shù)據(jù)量太大，很多公司都不知道怎么進(jìn)行存儲。

這里面要解決的是實(shí)時(shí)、近實(shí)時(shí)和離線的大數(shù)據(jù)框架如何搭建，各數(shù)據(jù)流之間如何耦合和解耦，如何進(jìn)行容災(zāi)、平臺穩(wěn)定、可用是需要重點(diǎn)考慮的。

我的感覺是：最近兩三年中，這塊人才還是很稀缺的，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)概念炒作的這么厲害，很多企業(yè)都被忽悠說，我們也來開始進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)吧。進(jìn)入的前提之一就是需要把數(shù)據(jù)存儲下來，特別是很多用戶行為方面的數(shù)據(jù)，對于業(yè)務(wù)的提升比較明顯的，如果你能很好的刻畫用戶，那么對你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場營銷、開發(fā)市場都是有幫助的?，F(xiàn)階段，很多公司都要做第一步：存儲更多的數(shù)據(jù)。這也是這塊人員流動(dòng)性比較高的原因，都被高薪挖走了。

和傳統(tǒng)的SQL不同的是，針對大數(shù)據(jù)量的非結(jié)構(gòu)式數(shù)據(jù)，我們所想的就是：用最廉價(jià)的成本存儲數(shù)據(jù)同時(shí)能夠達(dá)到容災(zāi)、擴(kuò)展性高、高性能、跨域，從目前來看，分布式已經(jīng)被證明是個(gè)很好的一個(gè)方式。

另外，云端會(huì)是個(gè)很好的方向，不是每個(gè)公司都養(yǎng)得起這么多這么貴的大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)人員和運(yùn)維人員OPS，從事這個(gè)行業(yè)的我們要有很好的危機(jī)意識，及時(shí)貢獻(xiàn)出自己的價(jià)值，積極主動(dòng)的學(xué)習(xí)新技術(shù)、否則就可能被淘汰了。

此外，花點(diǎn)錢把數(shù)據(jù)托管給云服務(wù)提供商是對于創(chuàng)業(yè)公司或者一些傳統(tǒng)的企業(yè)來說是個(gè)很好的思路，這樣能夠最快速的確定數(shù)據(jù)對你的價(jià)值是什么，而不用采購這么多的服務(wù)器、雇傭這么多的運(yùn)維人員和網(wǎng)站開發(fā)人員。

說了以上這些，主要是想給未來會(huì)從事這塊的人或者想存儲數(shù)據(jù)的公司一點(diǎn)方向。我自己不做這塊，體會(huì)不深，大家看看就行。

這塊工作最被吐槽的一點(diǎn)就是：Hive速度好慢，SQL查詢好慢，集群怎么又掛掉了，hadoop版本升級后，怎么數(shù)據(jù)跑出來不對了等等。

因此，在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)工作，需要有強(qiáng)大的攻堅(jiān)能力，并且還需要有快速定位和解決bug的能力，因?yàn)橛泻芏喙ぞ叨际情_源的。因?yàn)槭情_源的，所以你們懂得，各種坑爹，甚至出現(xiàn)無法向下兼容的情況，所以需要強(qiáng)大的Java開發(fā)能力。

如果想在這塊做的很好，還需要有整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)能力、比較的強(qiáng)的抗壓能力和解決問題的能力、資源收集的能力，可以打入開源社區(qū)，這樣就可以隨時(shí)follow最新的潮流和技術(shù)。

2、數(shù)據(jù)倉庫-ETL

確實(shí)做倉庫的人很辛苦，單單Oncall就會(huì)讓人望而卻步。有很多數(shù)據(jù)庫工程師，晚上睡覺的時(shí)候經(jīng)常被Oncall電話吵醒，因?yàn)閿?shù)據(jù)流程出問題，需要第一時(shí)間去排查，是哪個(gè)數(shù)據(jù)源出問題，并且要立即解決，否則整個(gè)數(shù)據(jù)流程都會(huì)受到影響。

如果數(shù)據(jù)流程受到了影響，你就可能會(huì)被大領(lǐng)導(dǎo)一言不合叫到辦公室說：我要的數(shù)據(jù)怎么還沒有準(zhǔn)備好，我的業(yè)務(wù)報(bào)表今天怎么沒有發(fā)出來。

通過上面這個(gè)情景，我們可以知道：這是個(gè)很重要的崗位，因?yàn)閿?shù)據(jù)流程很重要，決定了數(shù)據(jù)從源頭雜亂無章的狀況，通過ETL之后變成了整齊的數(shù)據(jù)，這些整齊一致性的數(shù)據(jù)可以讓你很方便地把各業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算出來，并且能夠統(tǒng)一口徑。要不然就會(huì)變成有幾個(gè)部門，就有幾種統(tǒng)計(jì)結(jié)果，到時(shí)候A部門說業(yè)務(wù)增長了5%，B部門說業(yè)務(wù)漲了10%，OMG，到底信誰。

至少在以下幾點(diǎn)上，我覺得數(shù)據(jù)倉庫人員應(yīng)該要做好：

a、數(shù)據(jù)字典的完整性，用的人都希望能夠清晰的知道這個(gè)字段的邏輯是什么。字段要保持很好的一致性，不要同樣一個(gè)字段在不同表里有不同的定義。

b、核心流程的穩(wěn)定性，不要讓每天訂單主表能夠使用的時(shí)間很不穩(wěn)定，有的時(shí)候很早，有的時(shí)候要中午才出來，如果不穩(wěn)定就會(huì)導(dǎo)致使用數(shù)據(jù)的人對你很沒有信心。

c、倉庫版本迭代不要過于頻繁，要保持不同版本之間的兼容性。不要做好了倉庫1.0，很快就把原來的推倒重來，變成了2.0。在數(shù)據(jù)倉庫中需要考慮到延續(xù)性，主表的變動(dòng)不要太頻繁，否則使用的人會(huì)非常痛苦，好不容易才用習(xí)慣了1.0的表結(jié)構(gòu)，沒辦法這么快進(jìn)行切換。簡單地說，要能向下兼容。

d、保持各業(yè)務(wù)邏輯的統(tǒng)一性，不要出現(xiàn)同樣的業(yè)務(wù)邏輯，同一個(gè)組別的人統(tǒng)計(jì)出來的結(jié)果不同。原因在于共同的邏輯沒有落地成通用的東西，所以導(dǎo)致每個(gè)人寫法不同。這點(diǎn)其實(shí)需要特別注意。

針對以上，這個(gè)崗位的技能要求是：不要成為僅僅會(huì)寫SQL的人，現(xiàn)在工具都很發(fā)達(dá)，如果你的技能很單一的話，那么可替代指數(shù)是非常高的，并且你自身也沒有什么成就感。這里并不是說會(huì)寫SQL的人很low，只是說應(yīng)該多學(xué)一些技能，否則會(huì)很危險(xiǎn)。

倉庫人員應(yīng)該要常常思考，如何進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)是最合理的，你要考慮是否需要字段冗余、行存儲還是列存儲、字段如何擴(kuò)展最有效，熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)如何拆分等，所以需要有架構(gòu)思維。

技能上，除了SQL熟練之外，還需要知道如何寫Transform，MapReduce，因?yàn)橛泻芏鄻I(yè)務(wù)邏輯用SQL實(shí)現(xiàn)起來非常復(fù)雜，但是如果你會(huì)其他腳本語言，那么就能給你提供便利，讓你的效率提升很多。另外好的倉庫人員需要寫Java或者Scala，通過寫UDTF或者UDAF來提升你的效率是很有必要的。

數(shù)據(jù)倉庫人員也應(yīng)該常?？紤]自動(dòng)化和工具化方面的事情，需要很好的工具或者模塊的抽象能力，動(dòng)手實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的工具來提高整個(gè)組織效能。針對經(jīng)常碰到的數(shù)據(jù)傾斜問題，需要很快定位問題并進(jìn)行優(yōu)化。

說完了數(shù)據(jù)存儲這塊，接下來是數(shù)據(jù)應(yīng)用的幾個(gè)關(guān)鍵職位，在此之前，我想說數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)最關(guān)鍵的前提是：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量！！在每次闡述你的觀點(diǎn)、分析結(jié)論或者用算法的時(shí)候，都需要先檢查，源頭數(shù)據(jù)正確性，否則任何結(jié)論都是偽命題。

3、數(shù)據(jù)可視化

這是個(gè)很炫的工作，最好是能懂點(diǎn)前端，比如js。數(shù)據(jù)可視化人員需要有很好的分析思維，不能為了炫技而忽視對業(yè)務(wù)的幫助程度。因?yàn)槲覍@個(gè)崗位客串的不多，所以沒有特別深入的感悟，不過我覺得這個(gè)崗位需要有分析的能力，才能把可視化做好。

另外一方面來說，做數(shù)據(jù)應(yīng)用的人都應(yīng)該懂點(diǎn)數(shù)據(jù)可視化，要知道觀點(diǎn)表達(dá)的素材順序是：圖片>表格>文字，一個(gè)能夠用圖片來闡述的機(jī)會(huì)千萬別用文字來描述，因?yàn)檫@樣更易于讓別人理解。要知道，給大領(lǐng)導(dǎo)講解事情的時(shí)候，需要把大領(lǐng)導(dǎo)設(shè)想成是個(gè)“數(shù)據(jù)白癡”，這樣才能把一件事情說的比較生動(dòng)。

4、數(shù)據(jù)分析師

現(xiàn)在對數(shù)據(jù)分析的需求是很大的，因?yàn)榇蠹叶枷胫f：數(shù)據(jù)有了，但是能做些什么呢？這就需要有數(shù)據(jù)分析師，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，然后做數(shù)據(jù)應(yīng)用。

對數(shù)據(jù)分析師吐槽最多的是：你分析出來的不就是正常的業(yè)務(wù)邏輯嗎，還需要你分析什么？或者是你分析的結(jié)論不對，跟我們的業(yè)務(wù)邏輯不符合。特別是：ABTest的結(jié)果和當(dāng)初設(shè)定的預(yù)期不相符合的時(shí)候，分析師會(huì)常常被拉過去說：分析一下，為什么我的AB實(shí)驗(yàn)結(jié)果不顯著，里面肯定有原因的。

很多時(shí)候，寶寶的心里苦啊，你說這個(gè)轉(zhuǎn)化率下降了，從數(shù)據(jù)上可以看出哪個(gè)細(xì)分渠道下降了，至于為什么客戶不下單，我們得去用戶去，很多時(shí)候，數(shù)據(jù)上也體現(xiàn)不出來為什么，只能告訴你現(xiàn)狀是什么。

如果你一直在寫分析報(bào)告，給結(jié)論中，持續(xù)周而復(fù)始，沒有直接在業(yè)務(wù)中體現(xiàn)成績的時(shí)候，數(shù)據(jù)分析師們該醒醒了，你該想想這個(gè)是你要的崗位嗎？

對于數(shù)據(jù)分析師的定位：個(gè)人認(rèn)為，成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師是非常難的，現(xiàn)在市面上也沒有多少優(yōu)秀的分析師。數(shù)據(jù)分析師的技能要求，除了會(huì)數(shù)據(jù)分析、提煉結(jié)論、洞察數(shù)據(jù)背后的原因之外，還需要了解業(yè)務(wù)，懂算法。

只有這樣，當(dāng)面對一個(gè)業(yè)務(wù)問題時(shí)，數(shù)據(jù)分析師們才可以針對問題抽絲剝繭，層層遞進(jìn)去解決問題，再根據(jù)定位的問題進(jìn)行策略的應(yīng)對，比如是先做上策略進(jìn)行測試還是應(yīng)用算法進(jìn)行優(yōu)化，用算法用在哪個(gè)場景上，能不能用算法來解決問題。

一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，是個(gè)精通業(yè)務(wù)和算法的全能數(shù)據(jù)科學(xué)家，不是那個(gè)只會(huì)聽從業(yè)務(wù)的需求而進(jìn)行拉數(shù)據(jù)、做報(bào)表、只做分析的閑雜人等。我們都說分析要給出結(jié)論，優(yōu)秀分析師的結(jié)論就是一個(gè)能解決問題的一攬子策略和應(yīng)對措施，同時(shí)很多需求是分析師去主動(dòng)發(fā)現(xiàn)并通過數(shù)據(jù)來挖掘出來的。

從上述描述中，可以看到對數(shù)據(jù)分析師的要求是：會(huì)寫sql拉數(shù)據(jù)，精通業(yè)務(wù)、會(huì)數(shù)據(jù)洞察、精通算法，主動(dòng)性強(qiáng)，要求還是很高的。

如果你一直只是忙于應(yīng)付日常分析需求，熱衷于寫華麗的報(bào)告，那么你要記得，你很危險(xiǎn)，因?yàn)闀?huì)有一堆人在那里質(zhì)疑你存在的價(jià)值，特別是小公司。因?yàn)閿?shù)據(jù)人員的薪資是個(gè)不小的支出。

大部分不落地的分析都是偽分析，有一些探索性的可行性研究可以不考慮落地，但是其他的特定業(yè)務(wù)需求的分析都需要考慮落地，然后通過實(shí)踐來反推你的作用，如此反復(fù)，才能慢慢的給你價(jià)值的肯定，同時(shí)提升你的分析技能，也只有這樣才能證明你作為分析師、數(shù)據(jù)落地者的價(jià)值。

5、數(shù)據(jù)挖掘/算法

這塊的話，經(jīng)過這三年的摸爬滾打，感觸蠻多的。體會(huì)比較深的吐槽主要有以下幾點(diǎn)：

一個(gè)規(guī)則搞定了，還用什么算法。

你的準(zhǔn)確率怎么這么低？！

你的準(zhǔn)確率可以到99%嗎？

你的推薦有價(jià)值嗎？你不推薦客人也會(huì)下那個(gè)產(chǎn)品的訂單的。

幫我做個(gè)大數(shù)據(jù)預(yù)測他想要什么？

很多時(shí)候，不同的場景對準(zhǔn)確率的要求是不同的，所以在一定合理的場景下和業(yè)務(wù)進(jìn)行據(jù)理力爭是必要，不要害怕讓業(yè)務(wù)吐槽，更多的時(shí)候管理好他們的預(yù)期。

有些場景下，推薦的價(jià)值在于『長期復(fù)購率』，所以不要每次都盯著ABTest的轉(zhuǎn)化率來說事，讓客人的費(fèi)力度降低也是很有前途和前景的。一個(gè)智能的產(chǎn)品會(huì)讓客人用起來愛不釋手，雖然在這一次的轉(zhuǎn)化中沒有明顯的差別，但是觀察長期復(fù)購率才能體現(xiàn)價(jià)值。特別是要區(qū)分：高頻和低頻產(chǎn)品。頻次比較低的產(chǎn)品就特別難體現(xiàn)出短期價(jià)值。

對于這個(gè)崗位的技能要求來說，沒有要求你一定要從零開始實(shí)現(xiàn)所有的算法，現(xiàn)在有很多現(xiàn)成的算法包進(jìn)行調(diào)用。最基本的要求是，你要知道每個(gè)場景會(huì)用到哪個(gè)算法，比如分類場景，常用的分類算法就有LR/RF/Xgboost/ET等等，此外，你還要知道每個(gè)算法的有效優(yōu)化參數(shù)是什么、模型效果不好的時(shí)候怎么優(yōu)化。還需要有算法的實(shí)現(xiàn)能力，語言方面可以用Scala/python/R/Java等。我們常說：工具不重要，重要的是你玩工具，不是工具玩你。

另外針對有監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，算法工程師最好有很好的業(yè)務(wù)sense，這樣在feature設(shè)計(jì)的時(shí)候才能更有針對性，設(shè)計(jì)的feature才有可能有很好的先驗(yàn)性。

6、深度學(xué)習(xí)（NLP，CNN，語音識別）

這塊我沒具體商用過，只是動(dòng)手實(shí)踐過。個(gè)人感覺商業(yè)化是重點(diǎn)吧，特別是大家都在觀望說你的chatbot很有用啊，可是siri做了這么久，最后反響也一般。

現(xiàn)在客服機(jī)器人又很火，大家又在一通吐槽說，這個(gè)上下文理解的太差了，機(jī)器人的語義識別做的怎么這么差。誰做誰知道，對于中文的語義識別，難度比國外的難多了，因?yàn)橹形牡囊环N否定說法有太多種變體，你不知道我們會(huì)說哪種。

另外，常常有人吐槽說，你這個(gè)CNN這么復(fù)雜，我線上需要滿足100ms內(nèi)返回，搞的這么復(fù)雜，實(shí)時(shí)調(diào)用怎么整，肯定來不及了，最后只能考慮offline預(yù)測了。常常說這話的人，是不會(huì)自己寫底層代碼的，很多時(shí)候我覺得：不是你沒有解決問題的辦法，而是你沒有去思考怎么解決問題，心智決定了你的產(chǎn)出。

整體來說，這塊對個(gè)人的綜合素質(zhì)要求是很高的。如果你只是想簡單利用現(xiàn)成的Model，提取中間層的特征，然后再套用其他的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測的話，倒也能很好的解決一些現(xiàn)實(shí)中的公司應(yīng)用，比如yelp的圖片分類。

不過，嚴(yán)格來說，這個(gè)不算是做深度學(xué)習(xí)的人，因?yàn)檎嬲鍰L的人，是需要自己動(dòng)手建模型，調(diào)參數(shù)，改symbol的，所以他們的編程能力是很強(qiáng)的，這點(diǎn)上，我一直都高山仰止。特別是一些創(chuàng)業(yè)公司，對于這個(gè)崗位的編程能力要求很高。如果你面試創(chuàng)業(yè)公司后沒有下文了那就表示：你很優(yōu)秀，但是不一定適合我們公司，因?yàn)槲覀円业木幊棠芰軓?qiáng)的人。

這塊我不專業(yè)，所以就點(diǎn)到為止，不說太多。個(gè)人認(rèn)為，在這塊上需要有比較強(qiáng)的算法改造和優(yōu)化能力，盡量的提高算法預(yù)測的速度，同時(shí)不斷的提高算法的外延性提高精度，目前整個(gè)行業(yè)也都是朝著好的方向在發(fā)展。如果有很多人看到這塊行業(yè)開出來的高工資，記得和招聘上的要求核對一下，自己哪塊技能需要補(bǔ)充。這樣你才能成為人中之鳳。

對于未來，一片光明，對于未來，甚是期待，對于未來，一切可能。

做個(gè)總結(jié)：

以上說了這么多，嘮叨了這么多，其實(shí)核心就是：如何用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，如果你沒有用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的能力，那么就只能等著被數(shù)據(jù)淹沒，被數(shù)據(jù)拍死在職場上，早早到達(dá)職業(yè)的天花板。

體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的層面上，越往數(shù)據(jù)應(yīng)用層靠攏，對數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的要求就越高，從事這塊領(lǐng)域的人要常常自省是否有好的商業(yè)Sense，畢竟在工業(yè)界，沒人關(guān)心你是否比傳統(tǒng)的baseline提高了一個(gè)百分點(diǎn)，他們關(guān)心的是你提高了一個(gè)百分點(diǎn)之后，對公司的價(jià)值是什么。

而越往底層那塊，倒也沒有強(qiáng)制要求和業(yè)績綁定在一起，更多的是從流程上進(jìn)行約定，對于這塊的價(jià)值體現(xiàn)，主要從技術(shù)層面上的創(chuàng)新為主，你如果解決了現(xiàn)存架構(gòu)的問題，那么你就可以成為一個(gè)大牛，所以多學(xué)學(xué)編程吧，別太約束自己，故步自封。

來源：36大數(shù)據(jù)