参考文章
https://coolshell.cn/articles/20977.html#%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%8F%91%E5%B1%95%E8%B6%8B%E5%8A%BF
https://coolshell.cn/articles/17583.html/comment-page-1#comments
https://blog.csdn.net/b0Q8cpra539haFS7/article/details/84848613
前人总结的技术人发展路线，并结合看自己如何发展
这里基本就是原则和宗旨了，所需要的能力也有描述。
20210401更新 - 基于huage的文章对数据工程新的理解
最近在看华哥关于应用架构的文章，也可以看到他在应用架构以及数据平台两个领域的深入理解。 我想纯的应用架构领域的学习可以让自己全面，但数据平台的方向我应该更可能去走，毕竟自己以往的经历都在这里。
（1）这里面不一定非得有强的数据分析师的能力，光数据工程的挑战和难点就够吃一壶了，这点你就想DI遇到了哪些技术难点，在做哪些创新，以及业界上很多大数据组件也是围绕工程的，比如kylin。
（2）当然在此之上，如果做好数据领域，掌握统计学+机器学习的知识是更好的，有时为解决业务问题甚至是必须的
（3）听了其他BU在数据应用平台上的分享，发现业务线里数据应用平台也在往“中台”方向发展，比如一些贴合业务的智能决策平台，以及更偏基础一点的 算法的工程化平台（机器学习平台，pai，aistudio等），这也是数据领域的学习方向
20210219 更新（指导2021年的学习方向）
为什么之前花了这么多时间制定目标，还是纠结没有学习方向？
- 不笃定目标。到底发展为什么样的人
- 没深刻认识到某项能力的重要性。只是知道，没有动力和意愿学习。应该还是整个发展路径不清晰，不知道学了到底有什么用，有多重要。所以要把路径理清楚，并认同、接受。
- 对技术领域不明确。我个人的技术标签到底是什么，擅长什么领域（无需想那么多，以为应用开发架构和数据分析领域都不精通？错，你反而这两路都可以走，都较其他人擅长，不要不自信）
笃定目标：往leader方向发展。
这可能是在这里工作唯一可以尝试发展的路径。虽然leader会像左耳朵耗子说的“终究成为自己讨厌的人”，但我想对人的全面发展也是有益的，在这个社会上立足也需要这些能力。
认识到重要性
- 技术的重要性。最能带走的，普适的
- 软技能。决定一个人瓶颈的是软技能。
- 全面发展很重要，以终为始，中小公司需要多面手，对个人发展也是很重要的。所以对产品、运营能力的学习都是需要的
所以，策略和落地上仍然如下（内容可能不变，但更加坚信其重要性，不再怀疑）
其他之言
CaoZ：程序员如何发展。 https://mp.weixin.qq.com/s/kvas3RxitV71PabsBtfEtA
- 提到了 横向发展，技术人多学一些产品、运营、广告投放（不正是我在做的么），中小企业需要多面手。
当然四火有个观点，业务领域知识往往带不走，不适用，技术人的核心还是技术。但个人认为，必要的业务知识仍然是需要的，提升的自己的个人认知和思维方式，思维能力。
数据人分享
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（from 内部数据leader同学分享）
数据leader如何和业务建立信息，找到突破点？
- 作为业务和数据的交汇点，要深入业务又要很懂数据，必须是多面手
- 和业务的信任：如果业务leader不信，要先小闭环看到数据价值，建立初步信任
- 作为数据前线leader，还要面对每年的业务组织架构调整。导致你建立信任的成本非常高，业务策略本身的持续性非常低。这样团队同学就容易牢骚、疲惫、抱怨，转岗离职。要找到那个不变化的业务点，从全局出发，要么是经营决策关键点，要么是数据驱动增长产油区，本质来说还是客户价值
- 针对数据驱动增长方向的同学，挑战点在于抓住方向持续深耕与业务频繁变化之间的战略定力问题
- 不停的从业务leader身上学习他们的思考方式，站在他们的视角看问题，把他们的最佳实践沉淀在数据系统里
- 前线同学觉得自己没技术含量？未来迷茫？
- 一定是理解没到位，要么团队方向不清晰，要么业务联动和价值传递机制不加。
- 作为业务线的数据同学，最大的挑战和优势都是“业务”这个本质，业务sense理解，这样无视最难的。顶级的sense是可以随时去坐月
- 作为leader要通过规划和战役造就这个业务实战场的能力。战役的设计不仅要让业务体感好，还要具备过程挑战性，同学成长性三要素
- 核心挑战点二：基于业务的理解，产出数据解决方案是考验专业度的核心。
- 真的需要了解各方面的知识，产品、分析、算法、科学。并融会贯通，并不一定精通，但知道有什么，什么场景用什么
- 核心挑战点三：作为leader，分析和决策能力，决定了团队的资源聚焦和价值所在
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技术人首先关注技术，而不是只有协同。
P和M分离
P如何想成为M，如何转成M，是不是要给人机会？
反观自己P和M是不是都没做好？
发展方向：
- 有全栈意识，不一定是全栈技能。能够有全局方案的设计
- 一个人还是要有主标签，还可以有副标签，全能
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我们是谁？
代表看清楚哪里花钱最多？ 数据一定要进去
哪里花人最多？
哪里花心最多？
我们去哪儿？
- 纵向
- 横向：DT
进可攻，退可守
平台化 —
数据解决方案（BI、产品经理、数据科学） — 解决业务问题
模型化（算法）—解决规模化问题
要去哪里？ 除了解决别人问题，需要提出问题、发现问题
然后论证问题的有效性
数据帮业务减少拍脑袋的弯路
—-
两个方向：
全局架构师（偏技术）、全局解决方案架构师（偏业务）
—-
自己给自己力量，阿里的同学不行，其他都不行。（这也是高P面了这么多其他公司的人得出的结论）
——
分工精细化，如何提升自己的全局意识？
一个是能不能的问题，一个愿不愿的问题
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