前言：谈起大数据，知晓它的人，都会说，势头猛，高科技，待遇好。城外的人，迫不及待想一头扎进来。熟不知，城里的大部分人却在坐以待毙，茫然无方向，难产。
前段时间在上海，老罗举行Smartisan M1/1L发布会，基本每一次我都会听大半直播内容。很多人笑话老罗总拿情怀忽悠人，烦不烦(这次低调多了)。我挺喜欢的，执着，尽心，快感和使命感。情怀这东西，每个人都会曾经拥有过，在大数据圈子里，我也有情怀。而把它写出来，共同分享，找到有共鸣的人，这也是一种欣慰，这也是这篇文章的初衷。
最近3个多月，一直围绕着新数据产品的规划、开发、联调和上线，今儿终于上线了一个版本，打心底的高兴惨了。可也的确是累，打趣来说，干着数据挖掘的事，顾着产品经理的活，过得像个项目经理一样。
今天临时加会下班，晚上9点才到家，这一路上总感觉哪儿不对劲一样，缺少点什么，又想说点什么!我一般会隔一段时间才会写一篇文章，我也一般不会这么晚写文章，都是因为考虑到质量，我非常重视每一次的作品，包括文章、分享还是产品，毕竟投入的思考和心思很多。人这个辈子，能折腾的事很少，认真做好每一件罢了。
1、大数据圈子里的毛病
从我接触大数据到现在，我看到了它的兴起，国家政策的大力倡导，以及未来的潜在趋势。但说心里话，我感觉不温不火——像极了便秘，看似吃奶的劲，却半天蹦不出个屁来。而且有些方面朝着一种病态的方向发展，我是挺担忧的，不知道你们了?
一直以来，我都是在接触数据产品相关的事，至始至终，国内真正领悟大数据产品精髓核心的人不多，拿出手有价值的数据产品更是***(今天也不是谈数据产品的)。难道大数据的价值在一款跨时代的数据产品身上这么难体现?
很纳闷，观察了很久。归根到底，关键性因素是“数据情怀”惹得祸。为什么这样说，很多身处在大数据领域的人，很缺乏真正意义上的那一股劲——“数据情怀”，去推动着这个行业的真正成长，不管是做培训也好，做产品也好，传道授业也好。而这股劲，直接影响你在为这个领域的蓬勃发展，不吹嘘，真才实干，贡献多大的力量罢了。
2、数据分析师的情怀是什么?
谈到这里，不免而然的又需要聊下，我理解中，数据情怀都体现在哪些?概括起来，以下几个词：
初心 | 使命感 | 快感 |共鸣与傲娇
这并不是鸡汤那一套，这只是我本人对待大数据的一种态度，分享而已，寻找共鸣。分别举几个故事吧。
初心：不忘初心，方得始终
谈起当初为什么会选择大数据领域，我也才是一个学通信的人而已!
最近，有位朋友在分答上向我提过这样类似的问题，原话是：你是如何赶上机遇选择这个领域的?是热爱，还是仅仅偶然?(我没回答这个问题，打算今天一起聊了)
我很理解这个提问的出发点，因为我知道现在大数据圈子里，有这样一个现象：
- 很大一群准大数据人，还正在培训班里或者自己学习着。
- 一部分转型做数据开发的大数据人，工作年限在5年左右及以上，更多是从Java开发转行过来做大数据框架这套东西的，真正接触大数据时间也就在2年之内。
- 一部分转型做数据仓库或分析的大数据人，也是从传统BI数据那块转过来做大数据仓库或者数据分析相关的工作。
这样的转型，除了职业规划，也包含着薪酬水平。如果真正纯正的，应该也是在2012年靠后，就开始接触大数据的这一群人，不过很少，很幸运自己就算是一个。
故事一：我与数学的藕断丝连
我的确是学通信的，我也压根没打算学数学专业。可我从小到大数学都很厉害啊，很多时候都是分***的(太老套路了，数学好的人多去了)。自己一路以来，转变过很多方向，但都是在寻找一个答案(学数学的意义)。
大学以前，数学一直不错，很多时候都是***分，上了大学后，还曾经为了哥德巴赫猜想熬夜专研过，十分兴奋，当然也没这么容易被我证明出来。但后来想明白了，觉得数学这一套公式的计算、求证和推导，压根不是我感兴趣，想探索的，直接拉倒。
后面在大学，有机会接触到数学建模，顷刻间觉得它是应用数学在实践中的真正应用，是一种知识的融合和思考问题的突破，结果也是获奖无数。总共参加11次比赛，一次去深圳参加夏令营遗憾获得了三等奖(全国很多高校，包括清华、复旦等，百度可搜到我回答问题的照片，被选着成为新闻素材)，***一次无心参加的美国建模二等奖，剩余都是一等奖(其中也包括全国大学生数学建模一等奖)。这里并不是晒优秀，太老套路了，能获好成绩的人多去了。后来想明白了，觉得以比赛性质存在的这应用数学，花几天时间交上去的论文，都是狗屁不通，全是忽悠和抄袭，还是没找到数学真正价值的存在。
这时，大数据来了，我觉得大数据或许能够找到数学，乃至数据真正的意义，这的确是我喜欢瞎折腾的一个初心——我太想在自己身上找到数学存在的意义了，所以当时***个想法是，玩转数学。刚开始总是围绕数据源打转，做一些类似阿里指数那样的大数据报表，总想把各种大数据生态圈底层的开发技术都了解遍，费力不讨好，压根也没有体现出大数据真正的价值在何处?
后面，在从事大数据领域过程中，也又转变了一些方向，有幸多次参加与一家美妆公司老板，甚至是一些高层的调研，花了一个多月的时间，慢慢领悟到业务真正需要数据为它做什么?业务方需要什么样的数据产品?数据真正的价值，原来潜力很大，只是还少有人去探索成功罢了。
这是自己目前做的事，又找到折腾的事，至少我这一路的初心，都是在寻找数学，乃至数据的价值。并不是每个从事大数据圈子里的人，都必须要像我这样折腾，但至少你需要思考一下，当初选择进入这个圈子的初心，是有执着?还是追潮流罢了?
使命感：人这一辈子，能折腾的事不多，用心做好每一件事
故事二：我微信朋友圈，一些活跃的，有典型的数据人有特别专注智能金融的捷哥，一个从国外回来创业，想在互联网金融这个行业探索数据价值的人群。有天天吟诗作乐，深深陶醉在大数据情怀的高总，一方面也顾着大数据人才思维培养的重任。
有自由职业，但却天天飞这飞那培训的黄老师，一直重视着业务与数据紧密结合，推广着自己写的书(@数据化管理：这好像是说我)。
有想在目前培训行业，做出一番贡献，一直默默筹备着机会的老李，充满了情怀，利志于打破目前大数据培训的混乱。
…
数据圈子里，有着这样的一些人，我不熟悉的，还会有一些这样的人。他们感觉自己充满了使命感，傻傻的，即使迷途惆怅，也坚信光明就在远方。我喜欢这样的一群人，只是在数据圈子里面，太少太少了。
故事三：一些无心，大忽悠，特立独行的数据人
踏入大数据圈子，也仅仅是为了转型，为了薪酬，为了养老，我并不想真正做出点啥。
躺到一定年限，慢慢也具备一定的忽悠资本，酷爱说一些很潮流的大数据技术，但做起大数据的事，很难产。
拥有一定专业技能，但总在小圈子里钻，认为不断学技术，才是存在感。却不知技术本身的真正意义和价值，难应用于业务。
我这样一个人，对于规划过的产品，写过的文章，做过的培训，我十分重视，觉得它代表我的态度和使命感。特别怕开始做其中的某一件事，因为一旦开始，我都会花很大的心血去做好，会很费心。但人生苦短，能用心折腾的事还多?
快感：一种想到就会小抽搐，跌宕起伏的兴奋
老罗在发布会上，提起了快感，我很认可。曾经看过国外的新闻，一小哥提起，专研出某种技术的快感，胜过和女朋友的相处。
说下自己的故事。
故事四：最近上线的数据产品，让我充满了快感
几年前，领导打趣私下问每个新人，工作这块，你有什么规划?类似的答案从别人口中说出，资深hadoop运维工程师，架构师，数据仓库大牛，等等。那时候，我回答了，我想做一款数据产品，结果可想而知，真被笑了，不切合实际。(却没人知道，我当初为了面试数据产品经理，整整准备了两大页自己的构思和知识点整合。)
前些日子，由于个人发展，我跳槽了，面试过程中，还是有人问起我职业规划。我认为，会有人相信我了，所以我说了自己这几年做了很多准备，就是想在以后成为数据产品经理，做一款有自己色彩的大数据产品。结果出乎意料，都一一被质疑，以及婉绝了。…，不过后面我变聪明了，再被问，我改口说成资深数据挖掘大牛，沉醉于技术海洋里。听者兴奋，说者无心。
很幸运，来公司这段时间里，虽然时间不长，但是充实无比。花了3个多月的时间，真正切切有属于自己特色的数据产品能够落地(互联网金融行业，涉及羊毛党反欺诈监控的数据产品)。从无到有，从需求的调研和分析、系统功能的规划和确定，前后端功能的开发、推动和联调。到现在，5个页面菜单，4个子系统引擎，***个阶段的功能点算是完成了，大数据挖掘与数据产品的融合。
这个一直以来的梦，开始尝到了点味道，你说兴奋?高兴惨了，工作起来就像个疯子一样，看起它，满满的爱意，就像看着自己的孩子不断茁壮成长。太有快感了，想起来都会抽搐下。
共鸣与傲娇：我们天生傲娇，却在渴望寻找着共鸣的声音
老罗在上一次发布会里，提到了傲娇，那种由心而然的底气真的很强烈，每一次看发布会直播的我，都能深深感受到。因为在大数据圈子里的我，也有这样的一面。就像锤子手机，从创办至今，虽然不怎么被看好，但却在每一次发布会时引起了全国、全世界的关注。
但我也能感受到老罗内心里的渴望，渴望共鸣的声音。即使声音很脆弱，很小，但却急切期待懂他的人能够共鸣，老罗也找到了这样一些共鸣。每一次听他发布会的锤粉们，因为懂他，也都会紧紧捏着一把汗。
回到大数据圈子里，每一个圈子里面的人，都是在做着改变未来世界的事，都有可能***着大数据科技与生活的***融合，不管是互联网+、生物医疗、基因工程、智能家居还是人工智能等等，太多新领域充满了太多未知，充满了太多使命感，所以我们真正天生傲娇，每个人都是自己的英雄。
可现在这个圈子并没有健康的茁壮生态，很多人从早就认为它就是一个泡沫，人人谈，人人吹，人人忽悠。就像法国的密西西比公司泡沫、英国的南海公司泡沫。当真正每个人都在吹捧它的时候，那说明大数据已经很危险了。
我很担心，未来的以后，大数据只是数据的积累和整合，一大堆框架性的东西，只是耗钱的东西，高空楼阁。并不是担心着失业，我只是觉得自己一路探索的“数学真正的价值”，仍然还是很难得到满意的答案。那种无助，也只能是弃甲归田罢了。
我说的这些，每一个数据圈的人，你们会有共鸣?
