关于一份简历的沉思#
昨天晚上11点多，我正准备睡觉，手机响了一声。又是一封求职咨询邮件。
这样的邮件我每天都能收到十几封，大多千篇一律：工作几年了，技术学了不少，薪资就是上不去，问我该怎么办。说实话，看多了就有点麻木，就像你在动物园里看猴子，看一只觉得有趣，看一百只就觉得都一样了。
但这次不一样。
发件人叫小李，27岁，工作5年。他在邮件开头写道：“石头老师，我快疯了。工作5年了，薪资还在10K出头，最近还被公司优化了。我不知道自己哪里出了问题，是不是我太笨了？”
这话让我心里一紧。倒不是因为同情，而是因为熟悉。这种绝望中带着自我怀疑的语气，就像我当年刚入行时的样子。
我点开他的简历，好家伙，技能栏写得比我买菜的清单还长：Python、SQL、Spark、Hive、Tableau、PowerBI、MySQL、PostgreSQL、MongoDB…应有尽有，就差没写上”会使用Excel高级函数”了。
然后我看到了他的工作经历：
- 2019-2021：数据专员，负责日常报表制作和数据清洗
- 2021-2023：数据分析师，负责业务数据分析和可视化报告
- 2023-2024：数据开发工程师，维护数据仓库和ETL流程
看到这里，我忽然有点想哭。不是因为感动，而是因为悲哀。5年时间，换了3个看起来不同的岗位，薪资从6K涨到12K，但本质上做的都是同一件事：当一个高级打字员。
这样的案例我见太多了。据我的咨询经验，大概70%的数据从业者都在重复这个循环：学更多技术，做更多重复工作，然后困惑为什么薪资始终上不去。就像一个仓鼠在转轮里跑步，跑得很辛苦，但永远在原地。
我给小李回了邮件，也想借他的故事，跟大家聊聊数据从业者的生存困境。毕竟，理解别人的痛苦，有时候比理解自己的快乐更重要。
关于技能收集癖的一些思考#
小李的问题让我想起一个朋友，他有收集邮票的爱好。每次见面，他都要跟我炫耀新买的邮票，那种兴奋劲儿就像小孩子得到新玩具一样。但有一天我问他：“这些邮票值多少钱？“他愣了，说：“我也不知道，反正很多。”
小李就是数据行业的邮票收集者。
他的简历上技能写得密密麻麻，但仔细一看，大部分都停留在”我用过”的层面：
- Python：会用pandas处理数据，但问他Python的内存管理机制，他就开始支支吾吾
- Spark：用过SparkSQL写过几个查询，但要他解释RDD和DataFrame的区别，估计能把他问哭
- 机器学习：在Jupyter里跑过几个sklearn的例子，但问他什么业务场景用什么算法，他只会说”看情况”
这让我想起那个经典的笑话：一个人说自己会100种语言，别人问他都会哪些，他说：“Hello，你好，こんにちは，Bonjour…”
技能广度确实能给人安全感，就像你家里囤了很多日用品一样，总觉得有备无患。但现实是残酷的：公司需要专家的时候找不到你，需要便宜劳动力的时候又觉得你太贵。
这种”什么都会一点，什么都不精通”的状态，就像站在十字路口不知道该往哪边走的人，看起来有很多选择，实际上哪里都去不了。
人生三大错觉#
跟小李深聊之后，我发现他犯了一个很普遍的错误，准确地说，是三个错误。这三个错误就像人生三大错觉一样普遍：手机震动了、有人叫我、我能反杀。
错觉一：收集技能就是学习#
小李跟我说他很努力，每天都在学新东西。今天看Docker教程，明天研究Kubernetes，后天又去啃Flink文档。听起来很励志，就像那些每天坚持背100个英语单词的人一样。
但问题是，他从来没想过这些技术要解决什么问题。
这就像一个人疯狂地收集各种工具：锤子、螺丝刀、扳手、电钻…家里堆得满满当当，但从来没修过任何东西。别人问他会修什么，他自豪地说：“我有全套工具！”
真正的专家不是工具最多的人，而是知道什么时候用什么工具的人。同样是做用户画像，菜鸟想的是”我要用什么技术栈”，高手想的是”这个问题的本质是什么，用什么方法最合适”。
错觉二：执行等于创造价值#
小李的5年工作经历有个特点：永远在执行别人的想法。
数据清洗、报表制作、ETL维护，这些活儿他都干得很熟练，就像一个熟练的工厂流水线工人。但问题是，流水线工人的价值是固定的，不管你干得多熟练，工资就那么多。
我见过太多这样的人，技术很熟练，但永远在做”螺丝钉”的工作。别人说要什么报表，他就做什么报表；别人说要什么分析，他就做什么分析。从来不问为什么，也从来不想有没有更好的办法。
这让我想起一个故事：有人问建筑工人在干什么，第一个人说”我在砌砖”，第二个人说”我在建房子”，第三个人说”我在建造一座城市”。同样的工作，不同的认知，决定了不同的价值。
高薪的人不是干活最多的人，而是能设计活儿的人。业务方要个销售数据看板，螺丝钉型员工直接开始写SQL，而设计型员工会先问三个问题：你想解决什么问题？这个数据支持什么决策？有没有更好的方案？
这三个问题的差别，就是10K和30K的差别。
错觉三：技术牛逼等于有价值#
小李最自豪的事情是把公司的数据处理速度提升了50%。他跟我说这个的时候，那种得意的表情就像小孩子考了满分等着家长夸奖一样。
我问他：“那这个提升给公司带来了什么好处？”
他愣了一下：“呃…就是跑得更快了啊。”
“然后呢？”
“没有然后了…就是快了。”
这就是典型的技术人思维：以为技术牛逼就等于有价值。就像一个厨师花了大量时间练习刀功，能把土豆丝切得像头发丝一样细，但做出来的菜还是难吃。
我见过很多这样的技术人，对新技术如数家珍，谈起架构设计头头是道，但公司裁员的时候，他们往往是第一批被”优化”的。为什么？因为老板不关心你用的是什么高大上的技术，他只关心这个技术能帮公司赚多少钱、省多少成本。
技术只是手段，解决问题才是目的。如果你的技术能力不能转化成业务价值，那在公司眼里，你就是一个昂贵的玩具。
graph TD
A[数据从业者] --> B{选择方向}
B --> C[技能收集者]
B --> D[问题解决者]
C --> E[广而不深]
C --> F[执行导向]
C --> G[技术导向]
D --> H[专业深度]
D --> I[方案设计]
D --> J[价值导向]
E --> K[原地踏步]
F --> K
G --> K
H --> L[高薪突破]
I --> L
J --> L
醒悟之后的道路#
跟小李谈完这些问题，他问我：“那我该怎么办？”
这是个好问题。大部分人能认识到问题，但少数人知道怎么解决问题。就像大家都知道应该减肥，但能坚持下来的人就不多了。
我给他提了三个建议，这三个建议听起来都很简单，但实际做起来就像减肥一样，需要毅力和坚持。
第一个建议：停止收集，开始深入#
我告诉小李：“不要再当邮票收藏家了。”
选一个方向，深入下去。数据架构、算法工程、业务分析，都可以，关键是要选一个。就像谈恋爱一样，你不能同时追求三个人，那样一个也追不到。
怎么知道自己够不够深入？我给了三个标准：
- 遇到这个领域的难题，你能不能自己搞定？
- 新来的实习生问你问题，你能不能讲得清清楚楚？
- 业务方有需求，你能不能提出好几种不同的解决方案？
小李想了想，选了数据架构方向。我说行，那就先把Spark搞透吧。不是会用API就行，要知道它的内部原理、内存管理、性能调优。把一个技术吃透，比表面上会十个技术有用多了。
第二个建议：学会说人话#
技术人有个毛病，就是喜欢说技术话。什么”我用了一个更高效的算法”、“我优化了数据结构”、“我实现了实时计算”。这些话在技术人听来很牛逼，但在业务方听来就像天书。
业务方不关心你用了什么高大上的技术，他们只关心两个问题：这个技术能帮我赚多少钱？能帮我省多少事？
所以你要学会翻译：
- “我优化了Spark的执行计划” → “我把数据报表的更新时间从4小时缩短到1小时，业务同事可以更快看到昨天的销售数据”
- “我实现了实时数据处理” → “我让系统能够实时监控异常交易，帮助风控团队及时发现问题”
- “我构建了数据仓库” → “我建了一个数据中心，让各个部门都能看到一致的数据，避免了之前数据不一致的问题”
同样的事情，不同的说法，结果天差地别。
第三个建议：停止当接单员#
大部分数据从业者都是接单员：业务方说要什么报表，他就做什么报表；说要什么分析，他就做什么分析。从来不问为什么，也不想有没有更好的办法。
这就像一个饭店的服务员，客人说要一盘鱼香肉丝，他就去厨房下单。但一个好的服务员会问：您是不是喜欢吃辣一点的？我们今天的水煮鱼特别新鲜，要不要试试？
同样的道理，业务方说要一个销售数据看板，普通数据员工直接开始写SQL，但一个有思考的数据人会先问几个问题：
- 你们想通过这个看板解决什么问题？
- 现在是怎么看这些数据的？有什么不方便的地方？
- 有没有考虑过实时更新？每小时更新还是每天更新？
- 除了看数据，还想要什么功能？比如异常提醒、趋势预测等等。
这样一问，你就从一个工具人变成了一个顾问。而且很可能，业务方最初的需求就不合理，你的提问帮他们找到了更好的解决方案。
这就是高薪和低薪的区别：一个是工具，一个是伙伴。
关于复盘和悟道#
跟小李聊完这些，我忽然想起了自己刚入行的时候。那时的我也和他一样，觉得只要技术过硬，一切问题都能解决。现在想来，那时的自己真是天真得可爱。
在这个行业待了11年，我见过太多像小李这样的人。他们都很努力，也都很聪明，但就是在一些关键问题上想不明白。就像走迷宫一样，明明路就在脚下，但就是走不出来。
其实解决办法很简单，就是三个转变：从收集技能转向解决问题，从技术语言转向业务语言，从执行任务转向设计方案。
听起来很简单，但做起来就像减肥一样，需要毅力和坚持。大部分人都知道这个道理，但能坚持下来的不多。
小李算是个例外。他按照我的建议调整了3个月，上个月告诉我他拿到了一个数据架构师的offer，薪资涨了60%。不是因为他变成了技能全才，而是因为他在一个领域展现了真正的专业深度。
这就是现实：成长不是时间的函数，而是选择的结果。你可以选择做一个10年经验的初级开发者，也可以选择做一个3年经验的高级架构师。
区别就在于，你是选择重复过去，还是选择创造未来。