“  我們受迫於形式決定不了起點，但是可以無限延展你的終點。 ”

從去年4月到現在，除了寫《數據與廣告》系列之外，還寫了幾篇讀書筆記，其他的雜文寫的很少了，內容太垂直太技術搞閱讀量逐年下滑了，甚是傷感。

《數據與廣告》系列的更新可能會放緩節奏，進入整理階段，以及查缺補漏階段，打算把這幾年寫的東西好好梳理一下，結合之前寫的推薦體系、數據體系、還有廣告體系都整理一下，大概率是能夠整理一些完整體系的東西出來。

寫了好幾年，幾十萬字，腦袋裏還有十幾萬字，湊一湊，一本書的字數總是有的。到時候整本書，體驗一下著書立言，遺臭萬年，啊不，是流芳一年的感覺。書的方向大概率是偏重廣告與數據算法相關，關聯一些推薦系統與廣告關聯的部分，還有一些基於廣告的數據體系基建相關的內容。

不多說，影子都還沒有的事，等有影子了再來炫耀。

今天要聊的事是疫情，以及圍繞疫情一系列的鬼東西，早在家裏關起來的時候就想聊這個話題了，只不過被食物充滿了心智，以及立志要把《數據與廣告》寫個系列雛形出來，所以一推再推。

再加上這段時間，總是有太多老鳥安心待坑，應屆生找不到工作資訊的事，還有前天5G消息的驚天轟雷，徹底不淡定了。

這些事其實都是有關聯的，最終終究會穿透到作爲個體的我們身上，而我們作爲數據從業者，同樣也逃脫不了這個魔咒，多想幾遍，甚至是多謀劃一點點總是好事情。

我在2月1號，當時被關在家裏寫《數據與廣告系列十八：結合疫情事件探索廣告投放的規律變化》這篇文章時，配了一張圖，大概是長這樣子的。

當紅炸子雞，至於國際上其他國家的感染人數，壓根兒就沒資格上圖，然後下圖是4月11號，今天國際疫情分佈圖。短短兩個月，世界地圖已經被全染紅了，據說世界上還有5個國家還沒有失守，還得包括3個數據嚴重不可信的國家。

雖說國內已經逐漸把主角角色交出去了，逐漸趨於和平和安詳，復工潮也如荼如火，鑼鼓喧天百花齊放。但不可否認的是，在國際經濟嚴重趨於一體化的今天，誰也不能置身事外，率先影響的一定是實體行業。

所以，這段時間很多報道“復工即失業”真得不是開玩笑，圍繞中國沿海多少做進出口的工廠，老家一些人在東莞惠州深圳工廠上班的，真得直接通知無薪放假三個月啊。

當然，其他非進出口的實體行業倒沒有這麼嚴重，但事關喫喝拉撒無形中的削減，多少都會受影響的。其他人不知道，反正俺已經開啓了記賬過日子的節奏。

以上是實體行業，對於互聯網行業，其實才是跟我們強相關的。

我在之前寫廣告系列中反覆曾提到的，廣告行業永遠跟其他行業強相關的，廣告是個中間載體，最終其他變現行業強勢了，纔有流量導入的訴求，廣告纔有得玩，流量才能賣個好價錢。

其他互聯網行業一樣的，電商行業，金融行業，遊戲行業，在線旅遊出行，都會受限於線下實體消費。遊戲行業應該稍微好點，人在頹廢的時候，虛擬世界總是能帶來溫暖。但想大幅增長是不要想了。

回到疫情跟失業的標準話題，其實互聯網行業年後反倒沒有大規模裁的消息了，因爲互聯網行業永遠是感知最強烈的行業，且看去年下旬，瘋狂的裁員潮。今年年底到現在，已經沒有大司大規模裁人了，至於說小公司倒閉，斷斷續續的裁人，在目前這種輿論輿情下，自媒體有限的發文排期上，壓根兒就沒有給這種消息留位置。

所以，一片安詳，但是你仔細看下互聯網公司發出去的招人JD數量，以及自己所在司所在崗的HeadCount是不是縮減了，甚至消失的無影無蹤了。

更直接的體現是去年秋天以及今年春天的應屆生小朋友們，來，大聲說下你們找工作的感受。

而且，不太好的結論是，這事只是剛剛開始而已。

與之相反的情況是，新基建的話題被抬的很高，大有點鼓吹噱頭的意思，大有種新基建是國民未來的救命藥丸的架勢。

可能有人不清楚什麼是新基建，炒股的人應該很清楚，炒作的大風口，政府開會研究了一遍又一遍的東西，各種政策出臺扶持的東西，號稱未來要用50萬億扶持的項目。

所謂新基建，包括了特高壓，高鐵與城軌，新能源，5G，大數據與雲計算，人工智能，工業互聯網，物聯網範疇。特高壓，高鐵城軌以及新能源不熟悉，不發表意見，我們來聊5G，大數據與人工智能，甚至是工業互聯還有物聯網。

先說爲什麼叫新基建，源自於08年的老基建。

2008年金融危機，全世界一地雞毛，中國當然不能倖免於難。如何振興經濟，刺激市場是個大難題。所以，我們來搞建設吧，立個大目標，國際層面推動，圍繞大建設總的搞上下游支持產業吧，1萬億扶持下去，上下游一下子盤活了，錢流動起來了，國民經濟上去了。

可以說大基建政策確實盤活了當時的經濟，並指明瞭一條圍繞基建帶動產業帶動消費的道路。

時間到了2020年，現在的情況並不會比08年好多少，國際上更是一地雞毛中的一地雞毛，老基建從過去帶動產業發展到後面反過來產能過剩，已經起不到作用了。

所以，只能想其他路子了。

政府推動5G基礎建設，雲計算以及大數據的基礎建設，乃至於工業互聯和物聯網，短期來看都是消費支出，看不到產出，其實是想推動扶持基建的推進，盤活新的上下游，製造新的產業機會，有機會就有事幹，有事幹就有錢，有錢的流動就有其他消費，是這個邏輯。

所謂上下游產業鏈，比如5G上下游製造，芯片製造，工業互聯改造，物聯網上下游，業務上雲都是機會，前期扶持，核心是把這個架子搭建起來，讓玩家參與進來，前中期政府買單盤活市場。

至於後期，就是產能效能的輸出階段了，能過度到這個階段最起碼市場容量已經在了，整體社會效能提上來了，自然而然這個階段就過去了，就是新的篇章了。

所以，新基建承載着的是老基建同樣的期望和職能。

5G作爲數據流通的打底支撐，保證所有信息可以以低成本自由流通，大數據和雲是數據處理的基礎，而中間鏈接的是工業數據和依託在物聯網上的終端數據，額外再加上本來就在雲端的互聯網數據，那麼輸出靠什麼？自然是數據的溢價，把價值挖出來，然後把價值從應用端反饋出來，這纔有了人工智能這一說。

這兩天，三大運營商拉上所有手機廠商一起發佈了《5G消息白皮書》，這是一個大框架。

什麼是5G消息呢？你可以把它想象成一個大的流量通道，然後基於這個流量通道可以假設你能想到的場景，比如支付、聊天、視頻、資訊以及其他相關的生活服務場景。

是不是感覺微信已經有這種趨勢感覺了，真的是。不止微信，支付寶也是。還有很多其他雜七雜八的類似生態，但缺點無疑是難以統一，無法從根本層面解決這個問題，所以國家隊順着5G這條線出手了。

順着5G構建的流量高速，再做流量服務的統一架構，基於這個基礎上做各種人工智能的應用端口，其實就是基於5G、大數據、雲、人工智能這條線串起來，而5G消息只不過是個急先鋒而已。

16年的時候，我在知乎上回答了一個問題“計算機專業應該如何發展”，是個應屆生問的。

時代在變遷嘛，觀點也是一年不同一年的，後面18年的時候，我補充了一波答案，然後19年末的時候我又補充了一波答案，今年年初我又補充了一波答案。現在這個回答下面220個贊，36個評論，不算多，也不算少了。

16年的時候我閒着沒事幹，動手寫了點代碼爬了大概四五個招聘網站的大數據相關崗位，進行了處理分析，然後試圖證明大數據開發、大數據分析、算法等方向的崛起時代到來。

18年的時候，我用招聘經歷告訴了他們，用了1個月，招了3個BI以及數據分析開發的人，簡歷一大堆，挑不過來。當時說的是，大數據分析開發相關的崗位已經有趨於飽和的趨勢了。

20年初的時候，我補充的回答的時候說，建議要入數據開發或者數據分析坑的人需要慎重一點點，對於那些計算機專業畢業的碩士生，我給的建議都是如果有點算法的底子，想辦法做數據挖掘或者算法吧。

對於我來說，我的起點是在12年，大數據尚不是一個人盡皆知的概念，找相關資料尚不是現在這樣遍地可見的情景。

七八年走來，見過搭起一個Hadoop就是一個先進大數據應用的場景，也經歷過使用MR來做大規模離線檢索做智能營銷的場景，也做過極簡主義的推薦系統，到後面世界越來越複雜，數據被玩弄的越來越多遍，很多數據應用場景需要更多更復雜的邏輯去支撐，更多算法模型的東西被嵌入在裏頭。

真是豐富多彩極了。

對於很多現在進入數據行業的朋友來說，你們的起點就在於今天。

今天是一個什麼樣的情況，去年大前端火了一把，什麼後端開發APP開發真的遍地找的時代，數據從業領域算是一個難得的淨土了。但我相信，這個淨土也堅持不了多久。

並不是說沒得玩了，而是說競爭力會越來越大。單純的依賴過去的思維方式和思維習慣，我覺得很難混下去。

我覺得進入數據行業真的要有業務思維，一切不以數據價值變現的數據行爲都是騙人的，都是耍流氓。而作爲數據從業者，不能再停留在過去那種崗位邊界鮮明思考層面，一切圍繞業務價值輸出來思考。

作爲個體，我們已經決定不太了，上車，也就是說你切入的時機其實已經是註定的了，有些人就是晚入行，有些人就是趕早喫上了一口熱乎的（怎麼感覺這句話乖乖的）。

但我們的終點是相同的，最起碼認真的人的終點的一樣的，我相信不管社會局勢如何變化，對於數據的理解會越來越深，隨着基礎設施的進一步鋪墊，數據從業者的空間只會越來越大。

同樣，可能追求的就不是單純的數據進來了，還有更多寄託在變現上的希望和效能提升的希望，此時，算法和一些數據的理解挖掘能力將有大的發揮空間。

我們再回過頭來再來看這個鏈條，疫情的爆發其實只是一個加速劑而已。

互聯網產業爆發到現在已經差不多了，要不然去年下旬互聯網行業不會爆發出這麼多大規模裁員事件。而作爲行業流動資金最貼近的互聯網行業，只不過先知先覺罷了。

所以科技行業一定會帶來變革的，包括目前我們所看到5G也好，人工智能也好，所謂的工業互聯也好，物聯網也罷，只不過是個前奏而已。

對於我們來說，順着這條道繼續走就是了，只不過走的時候注意不要掉隊了，儘量往人少的前頭去，數據應用，價值挖掘，算法，人工智能（好吧，這個詞總是讓人敬而遠之，其實沒有那麼遠）。

從目前的情況來看，未來的社會生態一定是一個相對高度自動化，適度智能化的社會，而串聯起這一切就是數據，而讓數據產生作用的是算法。

此外就是，多思考，不懂的多手動實踐，多去做思維的碰撞，不要閉門造車。

起碼，現在來看，只要你願意走遠一點，終點還沒有到盡頭。

你看，不寫技術文章了就來廣告，狼子野心。

想好好做一些事情，認真做一些事情。

建了一個知識星球，現在還沒有內容，打算在業餘或者週末時間維護以下三個維度的內容：

• 廣告和數據相關的內容，打算整理自己之前寫的一些東西《數據與廣告》系列，然後也希望在這裏和想了解廣告以及算法的朋友一起溝通交流，碰撞思路。

• 數據從業相關的諮詢內容，搞了8年這行，相信自己的一些思考和想法應該能幫助不少想入行或者新入行的朋友，此外，還有計劃的打算把一些機器學習結合公開數據集的小項目有條理的推出，幫助新手朋友們上手，以及瞭解廣告或者算法。

• 數據蟲巢訂閱的老朋友，在裏頭聊聊行情，時事，技術發展等吹牛打屁，這個就純看各位爺心情了，上面兩個纔是重點。

所以，這是一個圈子，相對封閉的圈子，請對上面的號入座，感覺合適就加入，不強求也不勉強。

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