如何理解马云演讲「十年后没有数据分析师的职业」-36大数据

36大数据 • 7年前扫码分享

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作者：lichald

缘起

结缘： 我个人很喜欢研究马云的研究，一是认为他把事情做到了不可思议的高度，二是他很爱对未来思考而且愿意把成果分享。能够接触他的思想，是一件非常幸运的事情。我踏入数据行业也是基于一句话 “ 比聪明你已经没有机会了，比勤奋估计更没机会，你只能比未来，我认为十年以后中国社会会出现这样的事情，我必须去做。 ”10年之后数据必将成为主要能源，谁能玩转数据就有可能创造更多价值。

为什么要解读马云的演讲：

寻找未来方向： 我一直在思考未来之路要怎么走，从营销转行数据开始到现在从未停止。对未来的恐惧和缺少老师，曾经让我一度找不到方向，而从马云的历次演讲中来寻找灵感，站在巨人的肩膀上来筛选方向，至少他在对未来判断的这件事情上，犯错的概率要比我低得多。于是我会按照演讲内容重现推导过程，形成自己的理解，来指导日常工作。

学习思维方法： 我一直相信”思维致胜“，如果你已经想明白事情，做成只是早晚的事情。马云一直在思考未来，如果能学习他对问题的理解角度和思维方法，对自己现在的提升非常好。

为什么写出我的理解过程：

我认为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。

想象一下在每次演讲中下面就坐的高管和你同样听了马云的演讲，大家的理解是否是一样？精英们听完可能会花一周甚至一个月的时间去消化理解，可能会形成一个思路、作出一个产业business；如果一般人想当然理解，仅停留在“恩，马云讲的听起来好像很有道理，牛人讲出来的东西就是不一样”这样作为旁观者去judge马云讲的好不好，那会跟坐精英的圈子始终处于两条平行线。因为你社交圈子、获取信息的速度都不占优势，而理解力不跟上，那很难有突破的机会。

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。

我把过程写出来不是要证明比谁强，而是展示这样去理解马云的演讲，来训练思考能力，来指导我的工作方向。若干年后，如果我的经历能够证明有效，可以到时翻开这些文章照做。但如果现在能看懂我在做的事情，同时你也一起做，恭喜你，你的人生已经开始改变。

「数据分析师将消失」具体指什么？

马云在历次演讲中提到的“ 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？”

马云有没有可能在说谎？

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。我承认没有马云的格局和思考能力，那先相信他的判断。（至少对未来的把握，犯错的概率比我要低很多）。

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？

马云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。

”贵州与大数据“的问题提出体现马云的两个能力：

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。马云所理解的新制造，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？！

新金融 ，所有的金融机构最担心的是钱不能到需要的人手上。过去的是二八理论，只要服务20%大客户就能获得80%的利润。未来是八二理论，未来必须去服务80%的小企业和个人，来获得20%利润。中国现在很多金融机构跟一两百年前的当铺是没有差异的，未来新金融必须建立以数据为基础的信用体系。

新金融： 金融服务需要在80%的个体来争夺20%的收益，而信用体系在200年内并没有显著变动，那数据在信用体系的突破，能够让80%人群的金融服务更加便捷，更加顺畅。

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“？

/ 04/ 做事基于理想而不是争口气

对未来要有理想，坚持才有可能。而这份理想并不是为了争口气去超越别人，而是为社会创造独特的价值。

中国以前是有市场，没有资金和技术，所以一直在模仿国外，填补空白（国外有的而国内没有，叫做“空白”）。现在有市场、资金、技术的时候，应该思考的是超越未来，追赶未来。为别人，为世界，为未来创造独特的价值。

从获得“诺贝尔奖”的价值观来看，你是想“为国争光”，还是把它作为一种人类一种未来的责任的担当？这是由很大区别。（同一件事情，你脑袋怎么思考是非常重要的。）我们必须有自己独特的思考，像贵州才有可能在四五年之内大数据领域异军突起。

/ 05/ 人类应该跟机器比什么？

机器让人”善假于物也“： 每次新技术革命所带来的进步，都弥补了人类原来的不足。第一次工业革命的蒸汽机，带来的劳动生产率的提升（尤其是纺织）让织布这件事情变得非常容易；第二次工业革命的石油和电力，带来的内燃机、飞机，让人与人之间的距离可以很近。如果你非要比较人和机器织布的质量和效率，人和飞机的速度和高度，那会很滑稽。而现在的人工智能，未来机器一定会做到人类未曾达到的境界，如在传统计算、储存、理性以及持久度上，都是他的天下。

人”智慧“长于机器： 人类能够竞争机器的地方在哪里？马云提到是“智慧”的竞争，“体验”的竞争。”智慧”不是知识，庄子曾说“吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆己”，庄子追寻的是智慧，放弃的是知识。智慧可以是无数知识总结而成的规则，这些规则放之四海而皆准（比如老子、庄子、孔子、王阳明、释迦牟尼等的智慧）。在几千年人类历史中，知识技术在不断进步，而智慧停留在在传承，并没有长足的进步。

未来人与机器智能之间，可能是智慧的竞争。机器可能很难理解“道可道非常道，名可名非常名”如何应用在现实生活中。TA可以会从无限的知识中寻找规律，但TA无法在实际运用中真正理解。而这也是人的一份生命功课。就像《与神对话》说“每个人都是神的一个个体，通过你们来经验神的存在”。

智慧与体验的关系： 智慧是需要经过体验得来，就像你可以说一本字典很有知识，但是不能说这本字典很有智慧；你可以说一个白手起家的老板很有智慧，但他不一定有知识。未来的机器人也是这样，你可以说这个机器人很有知识，但是很难说TA很有智慧。因为智慧需要通过体验来获得，而不是死记硬背。你可能从小踢足球而磨练的团队合作能力，在未来工作中就很会领导部门。这种经过体验的智慧很难想象机器会获得。

所以未来是体验的时代，是服务的时代。谁能把体验和服务做好，谁就能在DT时代不被机器人所代替。