AI时代下,90%的数据从业者都将面临淘汰?我用11年经验告诉你真相

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作者：微信文章
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1. 那些让你夜不能寐的"焦虑"，可能都是假的

前几天在知乎上看到一个问题："ChatGPT这么强，数据分析师还有前途吗？"下面几百个回答，清一色的焦虑和恐慌。

说实话，我特别理解这种焦虑。很多数据从业者都有一个共同的误区：以为掌握了Python、SQL，熟练使用Pandas和Matplotlib，就可以高枕无忧了。还有人觉得，我有5年、10年的经验，AI只是个工具而已，怎么可能威胁到我？更有甚者认为，我掌握的复杂算法模型，是AI无法替代的护城河。

但现实给了我们一记响亮的耳光。

去年我帮一个创业公司面试数据分析师，来了个工作5年的候选人，简历看起来很不错：精通SQL、Python、熟悉机器学习算法，还有几个看起来很高大上的项目经验。结果在实际测试环节，他用了2个小时完成的数据清洗和可视化任务，一个应届生用ChatGPT配合Code Interpreter，15分钟就搞定了，效果还更好。

更让我震惊的是，在阿里内部的一个项目中，我们团队以前需要3天才能完成的复杂数据清洗工作，现在用AI工具15分钟就能完成，准确率还比人工高。

最近还听朋友说起，他们公司一个传统的BI团队，被一个懂AI工具的产品经理给"降维打击"了。人家一个人用各种AI工具，输出的数据洞察比整个团队还要深入和及时。

所以我想说的是：不是AI要淘汰你，是你没有跟上时代的步伐。
2. AI对数据行业的冲击，比你想象的更大，也更小

先说更大的部分。

坦率地讲，AI对数据行业的冲击是颠覆性的。传统的数据清洗、基础分析工作，已经被AI工具覆盖了80%以上。以前需要写几十行代码才能完成的数据处理，现在一句话就能搞定。

还记得刚入行那会儿，光是学会用Excel做数据透视表，就觉得自己很牛逼了。后来学会了SQL，感觉自己就是数据库专家。再后来掌握了Python和R，觉得可以走遍天下都不怕。

但现在呢？这些技能在AI面前，就像是马车夫的驾车技术在汽车面前一样——不是说完全没用，但确实不再是核心竞争力了。

Warning

如果你现在还在做大量重复性的取数、写报表工作，真的需要警惕了。这些工作正在以肉眼可见的速度消失。

但说AI冲击更小，是因为这不是第一次技术革命了。

回顾一下数据行业的发展史：从Excel到SQL，从本地数据库到云计算，从传统BI到大数据，每一次技术革命都会淘汰一批人，也会造就一批人。关键是你站在哪一边。

我入行11年，经历过几次技术浪潮，每次都有人说"这次不一样了"，"这次真的要淘汰很多人了"。但结果呢？真正被淘汰的，往往是那些拒绝学习新技术，固守在舒适圈里的人。

所以，与其恐慌，不如拥抱变化。
3. 两个数据人的命运：为什么同样的起点，结局却天壤之别？

让我给你讲两个真实的故事，这两个人我都认识，起点差不多，但现在的境遇却天壤之别。
案例A：小王，5年经验的传统数据分析师

小王是我之前的同事，计算机科学专业毕业，工作5年，技能栈很典型：

• 熟练掌握SQL，能写复杂的嵌套查询和窗口函数• Python用得很溜，Pandas、NumPy、Scikit-learn都很熟• Tableau和PowerBI玩得转，做出的图表很漂亮• 还会一些机器学习算法，线性回归、决策树、随机森林都能说出个所以然

按理说，这样的技能栈在市场上应该很吃香。但现实是什么呢？

去年年底，小王所在的公司开始大规模使用AI工具。原本需要他花2-3天完成的数据分析报告，现在用ChatGPT配合一些数据工具，半天就能完成。更要命的是，AI生成的报告逻辑更清晰，可视化效果更好，甚至连业务建议都更有针对性。

小王开始感到危机，想要转型，但发现自己陷入了一个尴尬的境地：技术不如AI工具快，业务理解又不如产品经理深。最后只能接受公司的"优化"建议，转岗到了一个边缘部门。
案例B：小李，3年经验但拥抱AI的数据产品经理

再看看小李，她的起点其实比小王还低一些：

• 非技术专业出身，统计学基础一般• SQL会写，但不算精通• Python只会基础语法，复杂的数据处理经常要查资料• 机器学习算法理解不深，但知道什么场景用什么算法

但小李有一个特点：她特别关注业务，而且对新技术的接受度很高。

当ChatGPT刚出来的时候，小李是第一批用户。她不是用AI来替代自己写代码，而是用AI来放大自己的能力：

• 用AI工具快速生成数据处理脚本，然后专注于分析结果• 用AI来帮助她理解复杂的业务逻辑，快速形成假设• 用AI来生成多种分析方案，然后结合业务经验选择最优解

结果呢？小李的工作效率提升了3-5倍，但她并没有因此变得轻松，而是用节省出来的时间去深入业务，去和各个部门的人聊天，去理解用户需求。

现在的小李，已经从数据分析师升级为数据产品经理，不仅薪资翻了一倍，在公司的话语权也越来越重。
差距的本质：工具思维 vs 产品思维

这两个案例的差别在哪里？

数据从业者工具思维产品思维关注技术本身追求工具熟练度容易被工具替代关注解决问题追求业务理解利用工具放大能力被AI淘汰与AI协作
小王陷入的是工具思维：把自己定位为工具的使用者，追求对工具的熟练程度，认为技术本身就是价值。当更强大的工具出现时，自然就被替代了。

小李体现的是产品思维：把自己定位为问题的解决者，工具只是手段，真正的价值在于对业务的理解和洞察。AI工具越强大，她的能力就被放大得越多。

Tip

记住这个公式：你的价值 = 业务洞察力 × 工具使用效率

AI提升的是工具使用效率，但业务洞察力依然需要人来提供。

4. 说说我的"中年危机"：35岁那年，我也怕过

聊到这里，我想分享一下自己的经历。毕竟，焦虑这种情绪，我也不是没有过。

35岁那年，我第一次真正感受到了技术贬值的恐慌。那时候各种开源工具层出不穷，云计算平台越来越成熟，我引以为傲的数据架构经验，新人用一些现成的工具就能实现差不多的效果。

更要命的是，我发现自己陷入了一个怪圈：技术越学越多，但感觉自己越来越不值钱。新的框架、新的工具、新的概念层出不穷，学都学不完，更别说精通了。

那段时间我真的很焦虑，甚至怀疑自己选错了行业。半夜经常失眠，在想35岁的程序员到底该何去何从，是不是真的要去送外卖了？

但现在回头看，那次"危机"其实是我职业生涯的转折点。

因为焦虑，我开始思考一个问题：什么是真正不可替代的能力？

经过一段时间的思考和实践，我得出了几个结论：

1. 技术会过时，但解决问题的思维不会2. 工具会被替代，但对业务的理解不会3. 代码会被AI写得更好，但产品思维不会

从那时候开始，我开始有意识地从追求技术深度转向追求业务广度。不再只关注技术本身有多牛逼，而是关注这个技术能解决什么业务问题，能创造多少商业价值。

我学会了用"产品思维"来包装自己的技术能力：

• 不再说"我会用Spark处理大数据"，而是说"我能帮你把数据处理成本降低70%"• 不再说"我精通机器学习算法"，而是说"我能帮你提升用户转化率30%"• 不再说"我熟悉数据架构设计"，而是说"我能帮你搭建支撑业务快速增长的数据体系"

现在的我，技术能力确实不如10年前那么纯粹了，但赚钱能力却比以前强多了。因为我学会了一个道理：技术只是手段，解决问题才能让自己值钱。

Note

有时候我开玩笑说，现在的我就像是一个"技术经纪人"——我不一定要亲自写最牛逼的代码，但我知道什么技术能解决什么问题，我知道哪个工具最适合哪个场景。这种"连接"的价值，往往比纯粹的技术价值更大。

5. 如何成为那个不被淘汰的10%？

好了，说了这么多，你可能会问：那具体应该怎么做呢？

首先，我要澄清一下标题——90%被淘汰的说法确实是标题党，但10%被淘汰是现实。而且这10%，往往是那些拒绝改变、固守传统技能的人。

如果你不想成为那10%，我的建议是：
从工具人升级为解决方案提供者

不要再把自己定位为某个工具的专家，而要把自己定位为某个问题的解决专家。

比如，不要说自己是"Python专家"，而要说自己是"用户行为分析专家"；不要说自己是"SQL大师"，而要说自己是"业务数据洞察专家"。
从技术专家变身为业务顾问

花更多时间去理解业务，去和业务部门的人聊天，去了解他们的痛点和需求。技术是手段，业务是目的。

我现在每周都会安排时间和不同部门的同事交流，了解他们在数据方面的需求和困惑。这些交流让我对业务的理解越来越深，也让我能够提供更有价值的解决方案。
从埋头做事进化为影响他人

开始关注个人影响力的建设。写文章、做分享、参与社区讨论，让更多人知道你的专业能力和独特见解。

在AI时代，技术门槛在降低，但信任门槛在提高。人们更愿意相信一个有影响力、有口碑的专家，而不是一个默默无闻的技术工人。

Tip

这也是我为什么要做这个知识库的原因。与其把知识藏着掖着，不如分享出来，让更多人受益的同时，也建立自己的专业声誉。

最后，我想用几句话来结束今天的分享：

AI抢走的是你的工作，抢不走的是你解决问题的能力。

技术会贬值，但洞察永远值钱。

与其担心被替代，不如学会利用替代者。

记住，每一次技术革命都是重新洗牌的机会。关键是你要站在牌桌上，而不是被清理出局。

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