为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?

软件编程技术出现已经半个多世纪路,核心价值就是把现实世界的业务操作搬到计算机上,通过计算机软件和网络进行业务和数据处理。我们常见的软件系统,不管是电子商务还是库存管理,不管是搜索引擎还是收银终端,都是如此。这一点价值巨大,可以成百上千地提高我们的生活和工作效率。

但是时至今日,能用计算机软件提高效率的地方,几乎已经被全部发掘过了,计算机软件成为人们日常生活的必备品,人们已经习惯了计算机软件的存在。在这种情况下,如果想让软件再成百上千地提高我们的生活和工作效率,使用以前的那套“分析用户需求和业务场景,进行软件设计和开发”的做法显然是不可能的了。

那如何走出这个困局呢?我觉得,要想让计算机软件包括互联网应用,能够继续提高我们的生活工作效率,那就必须能够发掘出用户自己都没有发现的需求,必须洞悉用户自己都不了解的自己。

计算机软件不能再像以前那样,等用户输入操作,然后根据编写好的逻辑执行用户的操作,而是应该能够预测用户的期望,在你还没想好要做什么的情况下,主动提供操作建议和选项,提醒你应该做什么。

虽然听起来科幻,但实际上已经出现了,那就是大数据和机器学习技术。

大数据和机器学习也不是什么万能的东西。当机器学习结果出现问题的时候,我们既不要陷入某种不可知的“玄学”之中,也不要无畏的抱怨什么“人工智障”,而是应该积极参与到问题的讨论、分析、和解决中去。即使自己不做大数据与机器学习相关的开发,每个程序员也应该懂大数据和机器学习。

将来,数据会越来越成为公司的核心资产和主要竞争力,公司的业务开展和产品进化也越来越朝着如何利用好数据价值的方向发展。不懂大数据和机器,可能连最基本的产品逻辑和商业意图都搞不清楚。如果只懂编程,工程师的生存空间会越来越窄,发展也会处处受限。

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