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U盘式生存是著名自媒体人“罗胖”（罗振宇饰）提出的概念。他认为，未来中国人一定要适应“U盘生存”，用16个字来概括：“自带信息，不装系统，随时插拔，协同合作自由。” 这一观点得到了越来越多年轻人的认同。

技术人员实施U盘生存策略似乎更容易，因为很多技术可以在这个企业和那个企业使用，这意味着技术人员有更多的选择自由，只要我随时掌握技术.

业务不一样。它往往只与某个行业或企业有关。如果技术人员涉足业务太深，就会觉得有点不专业，担心自己会被某个行业或企业束缚，以至于在外面赔钱。因此，竞争力应该花更多的时间在技术上，而更少的企业可以参与其中。

现在从事大数据的技术人员，无论是做开发、建模还是分析，都具有很强的市场流动性和竞争力。看来大厂也在推广这种U盘生存策略：“来我碗吧，这里有你想学的技术，尤其是数据技术，然后你就自由了。”

这种观点也潜移默化地影响着每一个进入传统企业IT部门的新人。与老一辈技术人员相比，他们对自身技术成长的要求更高。在指导新人进行职业规划和安排具体工作时，我是数据技术经理也感到压力。

很多刚进入数据团队的新人从和我的第一次对话就表达了学习数据技术的强烈愿望，我在想：“我真的可以提供新人想要的那种纯技术环境吗？如果需要安排其他的呢？”工种引起投诉？”

在传统企业中，数据技术的天花板并不是很高。新人进入公司3年后，一般都会掌握基本的数据技能，迎来职业发展的第一个瓶颈期，也就是去哪里。如果你继续做技术，你会发现没有人可以问，更多的需要你自己去探索。如果你做一点生意，你会感觉不够扎实。很多人这个时候选择去大厂继续学习技术。

在大数据、人工智能、物联网、区块链等新技术时代，每个从事新兴技术的人或多或少都有做技术的情节，资本市场也给了这些技术人员很高的溢价. .

因此，我经常问自己一个现在看起来很傻的问题：“我是不是应该尝试建立一个技术人才发展的网络？即使是故意的，比如在我无所事事的时候安排一些技术创新的话题去做？”

虽然我还没有解决这个问题，但困惑总是围绕着我的脑海。

近年来，我的环境发生了变化it技术人员，无论是商业还是技术，我的认知也发生了变化。

关于上面的问题，我也一步步找到了自己的答案：

“技术以业务为基础，不能强求，但业务必须到位，业务从来都不是技术人员的‘紧箍咒’。相反，只有在业务的培养下，技术人员才能真正成长，获得自由他们要。 ”

首先，商业是技术发展的基础。

业务是企业生存的基础。公司的老板是渔船的船长。雇佣你的目的就是让你钓到鱼。如果你不知道如何提高钓鱼（业务）的效率，你每天只会使用钓鱼工具（技术）。它非常抛光，所以没有任何意义。

作为一个数据技术团队的经理，我迷失在技术中很久了。总觉得离大厂很远。当第一位员工辞职去大工厂时，我决定建立自己的工厂。团队的技术网络，没有让这种事情再次发生，其实当时没有资源支持我做这件事。

幸运的是，后来我有机会支持数据货币化业务。在这个过程中，我发现业务促进了我团队技术网络的增长。例如，数据货币化需要信令和 DPI 分析，但原始数据仓库处理是不够的。为了移动如此庞大的数据量，公司投资建设大数据平台，然后我们有机会接触/MPP/等技术。比如我们只讲了精准定位算法的研究，但是一旦业务需求来了，大家就得撸起袖子了。

虽然我们偶尔会脱离业务去做一些技术创新，但大部分都是孤军奋战。那些存活下来的技术，比如爬虫、ES等，只是因为它们只是满足了某个业务的需求。

很多技术人员抱怨团队没有技术氛围或者没有带头学习技术，或许是因为没有商业目标支持他去玩他喜欢的技术。

“我想看看外面！” 是很多前员工在我以为他们想在外面看到技术时离开我的，但现在看来，可能是因为当时的团队缺乏有吸引力的业务目标，比如很多同事抱怨很难通过反复获取数字来获得价值感。

对于数据团队来说，他们总是在营销、风控、洞察、管理等诸多业务领域占据一席之地。即使他们确实支持工作，他们也必须自我加压并改进他们的业务目标。技术人员的工作更有意义，可以获得所需的资源，有了资源，就有了技术发展的机会。

其次，商业是技术选择的灯塔。

我的团队拥有的技术栈非常广泛，无论是建模、前端、后端、运维、运维、分析等，但我只有数据建模领域的码农经验，即使是在数据建模建模领域，我也只做过一点点机器学习，也就是只知道几个算法。

我们不可能学习所有技术。比如我一直纠结于没有学过java，对后端也不太了解。迭代速度。

只有一种解决方案。业务需要什么样的技术，我会学习和掌握什么技术，而不是我想学什么技术，然后找一个业务来满足我的技术学习需求。

人工智能刚出现的时候，没有适合传统企业的业务场景，后来技术被迫去寻找场景，但大多是稀缺的。

如果有人问你，你需要掌握哪些技能才能成为一名优秀的数据分析师？

各种培训机构的要求和招聘面试，显然误导了大多数人。真正的答案实际上取决于业务的需求。在小公司，大部分时间你都知道EXCEL和PPT。可以活到老，可以做报表开发专家；更大的公司可能确实需要掌握一些机器学习算法。当然，这也是业务需求。小公司可能不仅懂 SQL 和算法，还会搭建自己的平台。

同样，对于有技能的人来说，生意是稀缺的。

我们在操作系统、芯片等基础技术方面确实很匮乏，但基于应用的技术，尤其是互联网相关技术，普及速度非常快。我们企业的大部分 IT 部门，恰恰需要那些可以用于商业用途的技术。，这些技术的学习门槛不高，膨胀速度快。

当我刚开始做大数据时，它还是个新鲜事物。现在我从事数据建模。不知道怎么认识人？

前地产大佬潘石屹喊话：人生苦短，我要学，以后会有币圈老大李晓来教，还写了一本关于学习的书：《自学是一门手艺》。该书在推特上发布后，仅用了 5 天就获得了 3909 个 Stars 和 3698 个 Forks。

技术人员希望自己的技术是稀缺的，但只要是可以流通、价值高的东西，市场经济的供求理论就会发挥作用，让那些以前稀缺的东西不再稀缺，而现在数据分析培训机构如雨后春笋般涌现。总的来说，显然是在不断降低数据分析师的稀缺性it技术人员，或者说是提高企业招聘数据分析师的门槛。

与技术相比，业务的通用性和流动性显然要少得多。在金融行业表现出色的商业建模师可能无法在电信运营商工作。无论数据科学家多么强大，来我的团队吧。做模特，估计三个月也玩不出什么花样，因为要花时间补商业课，这体现了商业的稀缺性。

现实中，IT部门的技术人员特别喜欢从技术的角度去寻找问题的解决方案，却不知道业务往往在解决问题中扮演着重要的角色。抢的对象，代表着一种稀缺性，懂业务的技术人员，是IT部门的斜杠青年。

同样，业务是技术积极主动的先决条件。

在很多开发者眼中，熟悉业务是产品经理或需求分析师的职责，他们只需要根据自己提供的页面原型进行开发工作。

按照这个思路，开发工程师的工作变成了装修施工队，按照图纸施工。如果是这样，能达到的最佳标准只有“完全符合设计图纸”。但是，如果你对房屋装修进行过跟进，大家都知道，施工团队要完全达到设计图纸的要求是非常困难的，而且总会有瑕疵。

把自己排除在业务之外并不是一个好的选择。你很可能永远在别人眼中的“及格线”前挣扎。如果你倒闭了，你也将放弃任何升级的可能。

这让我想起了四个级别的抓取：

第一层严格按照业务人员的素质完成一次取款。就算口径错了，也会错的。最多是业务人员发现结果不对，再拿一遍。

第二个层次是积极发现口径中的问题，帮助业务人员提高口径，完成抓取。

第三层向业务人员询问了接号的业务背景和目的，给出了更好的接号建议，被对方接受。

第四层，完成数据检索分析报告，打造更能满足业务人员需求的产品。这个产品已经上市了，是一个BI系统，国外公司和国内公司都可以用。

可以看到，即使是取号等简单的技术任务，也会因为业务需求的不同而带来完全不同的价值。做技术的人不能总是被动执行。许多数据团队比业务更了解业务。对人的要求。

最后，业务促进了一般知识的提高。

当你进入一家公司，就意味着你同意商业是目标和意义，技术是实现目标的武器。如果公司把技术当成商业目标，那么你把研究技术当成商业是没有问题的，但是99%的公司都是商业，而不是技术。

在你有了明确的商业目标后，它会提示你思考是否还有其他“武器”和“招式”可以解决这个问题，以免拘泥于固定的框架，甚至打造自己原创的“武器” ”和“移动”。“招式”，即使这些“武器”和“招式”与我们对科技的看法无关，但很多时候，正是这些与科技无关的“武器”和“招式”，才让你一个更有权势的人。

为了实现业务目标，除了技术，还需要全方位的知识。比如你需要有清晰分解目标的逻辑能力，需要有沟通能力获得上级支持，需要有协同作用才能发挥作用。组队。

在一次次解决重大业务问题的过程中，你的业务和技术能力得到了提升，但令人惊奇的是，你的其他通用技能也同步发展了。比如重构了数据仓库之后，团队中经常有人冒出来，你会觉得熟悉的人突然变厉害了一点，但是你不觉得他的业务和技术能力都提高了，他哪里来的这么厉害强大的？

创业的过程就像大脑的训练过程。您的大脑将业务目标视为损失。除了优化技术能力的参数，你也在优化其他大脑能力参数（比如通用能力），你做的业务越多。，这些大脑能力参数训练得越好，你未来解决业务问题的能力就越强，但是大脑训练的时候，并没有技术和非技术的区别。

出人意料的是，恰恰是那些局限于某个行业或企业的企业，孵化了技术人员最重要的通用技能。获得更多自由。比如我的PPT能力，生于商业，也超越了商业，可以在任何地方使用。

罗胖的U盘式生存：“自带资料，不装系统，随时插拔，协作自如”，其实是有前提的，就是随身携带的资料是也是业务推广的结果。没有硬盘的孵化，就没有U盘。光盘的内容。

因此，企业既不会限制技术人员，也不会让他们被困在一条船上。相反，业务只会促进技术人员的成长，所以会有这种错觉，或许是技术人员无法获得适应。业务目标，从而失去持续增长的机会。当然，同一个业务对不同人的能力有不同的权重。这涉及到学习方法的问题，这里不做讨论。

如何打造更多的业务场景，如何给技术人员持续的业务挑战，这考验着每一位技术经理，当然也包括我。

文本：与数据同行

资料来源：当他们接近业务时，技术人员会被困在船上吗？