AI浪潮下的全民热议与行业焦虑
随着蛇年春节那清脆而响亮的钟声在大街小巷、城市乡村的每一个角落久久回荡，仿佛是一场盛大的序曲，宣告着新的时代篇章即将开启。DeepSeek的火爆如同一场迅猛的风暴，瞬间席卷了整个国内市场，让中国仿佛一下子迈入了全民AI的崭新时代。在这个时代里，无论是街头巷尾的普通百姓，还是写字楼里的上班族，亦或是各行各业的企业决策者，每个人都在热烈地讨论着AI，仿佛AI成了当下最热门的话题。每家公司似乎都在紧锣密鼓地着手布局AI，会议室里充斥着关于AI战略的激烈讨论，技术部门日夜兼程地进行着AI项目的研发和测试，仿佛这场技术变革已经如箭在弦，马上就要呼啸而来。面对这一局势，有的人欣喜若狂，他们满怀憧憬地认为，AI将会成为自己工作中的得力助手，就像给工作插上了一双翅膀，让工作效率和质量都能得到极大的提升；而有的人则充满了焦虑和担忧，他们仿佛看到了自己被AI替代的未来，担心自己多年积累的技能和经验在AI面前变得一文不值，自己将面临失业的困境。
AI崛起对各行业价值的冲击与大数据从业者的困惑
首先，我们的确要承认，AI就像一个无形的巨人，正逐渐在蚕食我们所有人的价值。企业们都像是嗅到了商机的猎手，迫不及待地想着拿AI来武装自己，急不可耐地开始布局自己的AI战略。这种热情和疯狂程度，比十年前所推崇的“互联网 +”要强烈得多。基于移动互联网已经搭建好的坚实基建，AI就像是站在巨人肩膀上的勇士，在传播力上远远高于往期任何一次技术变革。它就像一场春雨，迅速地滋润着各个行业，改变着人们的生活和工作方式。
在这个不断变化的大环境下，作为一名大数据从业者应该如何应对呢？目前，因为它毕竟还没有完全到来，我们似乎每天还在按部就班地做着和之前一样的工作，只是偶尔会借助AI来帮助我们处理一些重复、繁琐的事情，比如批量数据的整理、简单报告的生成等。但我们内心都清楚，变革很快就会到来，我们就像在暴风雨来临前平静海面上航行的船只，不知道未来会面临怎样的风浪，是机遇的港湾，还是挑战的漩涡。
AI前期服务特性与行业潜在影响
那未来究竟会如何呢？我这段时间就像一个执着的侦探，不停地在脑海里猜想、推演。我认为在AI“颠覆”我们之前，它应该是先服务我们的。就像现在这样，我们利用AI来帮助我们理解数据，它可以通过复杂的算法和模型，快速地分析海量的数据，挖掘出其中隐藏的规律和价值；我们还可以用AI来帮助我们编写代码，它能够根据我们的需求，生成高质量、高效率的代码，节省我们大量的时间和精力；它还能帮助我们提高工作效率，让我们能够更加轻松地应对工作中的各种挑战。
记住：提高效率是AI带来的一个重要影响。如果AI全面普及，给程序员提效30%，在市场上程序员的人才需求不变的情况下，那么按照这个比例，一定将会有30%的程序员面临离职的风险。这就像是一场残酷的淘汰赛，只有那些能够适应变化、不断提升自己的人才能留在赛场上。
大数据从业者的机遇：企业级AI需求催生数据底座建设热潮
但对于大数据从业者来说，我认为并非这种情况。目前在AI的应用发展上，似乎企业会更加焦虑。他们就像在激烈战场上的指挥官，对市场的变化更加敏感，毕竟商业竞争是非常激烈的，每一个决策都关系到企业的生死存亡。他们迫不及待地要布局自己的AI，生怕自己错过最佳的时机，一旦错过，就可能在未来的竞争中处于劣势。后面可能会出现大量的企业级的AI需求，最直观的场景就是智能数据问答。在当今数字化的时代，企业需要快速、准确地获取数据信息来做出决策，智能数据问答就像是企业的“智能秘书”，能够及时、准确地回答企业提出的各种数据相关问题。这无疑是企业们都必须要做的事情。那么我们可以想象一下如何做好一个企业的AI数据问答。除了大语言模型之外，更重要的是企业要有数据，而且要有高质量的数据。相信我：AI现在还没有能力自动把企业杂乱无章的数据给整理清楚，然后再准确地给到前台。这就预示着，企业在搭建自己的AI应用之前，必须要有一个高质量的数据底座，就像建造高楼大厦需要坚实的地基一样。那么搭建这个数据底座就会有非常大的市场，它涉及到数据的采集、存储、清洗、整合等多个环节，需要专业的大数据人才来完成。
从这点看，大数据从业者会面临一次需求高峰。而且这样的项目是需要长期维护的，要知道，这样的企业一般都是没有能力管理自己的数据平台的，它需要一个乙方团队或者自己建立一个这样的团队来负责数据平台的日常运营和维护。这看起来对大数据从业者来说是一个非常利好的消息。
大数据岗位结构变动：数据治理与数据需求管理的重要性凸显
但我们还要考虑的是，未来大数据的岗位结构可能会有所变动。偏技术型的工作也会受到负面影响，仅仅靠熟练掌握SQL肯定是无法长久地生存下去了。在未来的职场中，大数据从业者必须走出来，重视起与人的沟通。因为只有通过与业务部门、决策层等不同人员的沟通，才能更好地了解他们的数据需求，从而为企业提供更有针对性的数据服务。
数据治理：难以替代的关键岗位
数据治理将变得非常重要。我建议所有的数据开发工程师都必须去掌握数据治理相关的知识，有机会更需要积累相关经验。AI也会治理数据不假，但数据治理可不仅仅是和计算机打交道。数据治理的难点往往是跟人打交道，它需要公司内部更多的信任。因为数据治理涉及到公司各个部门的数据使用和管理，需要协调各方的利益和需求，只有得到公司内部人员的信任和支持，才能顺利地开展工作。显然人比AI更值得信任，我曾经反复说过，AI最大的缺陷是无法像人一样为自己的结论负责任。所以人的价值会变成信任的价值，数据治理无疑是一个相对难被替代的岗位，因为市面上太多的数据需要这样治理起来了。等到AI实现了数据的自动治理，我想那个时候又是至少5年之后了，在这期间，大数据从业者还有很多时间和机会来提升自己在数据治理方面的能力。
数据需求经理：新兴岗位的必要性
除了数据治理之外，还有一个新的岗位是数据需求经理，用来收集和架构企业的数据需求，这也是企业未来可能需要的工作岗位。在企业数字化转型和AI应用的过程中，不同部门对于数据的需求千差万别且不断变化。数据需求经理就像是企业数据需求的“翻译官”和“架构师”，他们一方面要深入了解各个业务部门的工作流程和目标，精准收集他们对数据的需求，比如市场部门可能需要用户行为数据来优化营销策略，研发部门可能需要产品性能数据来改进产品设计；另一方面，他们要将这些零散的需求进行系统的架构和整合，确保企业的数据资源能够合理配置和有效利用，为企业的AI应用和决策提供有力支持。这个岗位需要具备良好的沟通能力、数据分析能力以及对业务的深入理解，能够在企业的数据需求和数据供给之间架起一座桥梁，是大数据领域适应企业新需求的重要新兴岗位。
