在这个行业没有35岁的危机，没有4050的焦虑。在ToB领域，越有经验越好开展工作，也越能将经验放大并助力业务发展。技术工作更多的是模型层面的构建，Kimball的维度建模30年经久不衰，当然也有大数据方面的技术开发，但在ToB端，也没有互联网那么卷。
进入数据行业是不分年龄、不分行业、不分背景的，何时用何种身份进入都是一个好的时机。
如果刚毕业就开始进入数据行业，可以从技术入手，占得技术先机，如果有计算机基础做一些算法和大数据方向的发展，能有广阔的前景，并建立自己的技术护城河。
如果工作一段时间以后进入数据行业，可以借助之前积累的业务经验，更容易的去理解数据和指标，更方便的与业务以及公司的战略去结合，去从公司价值链的角度介入公司的数字化转型，进行数据资产的梳理。
进入数据行业甚至可以没有计算机背景，我之前合作的一位华为资深数据专家，他曾经是采购部的负责人，随着公司开展数字化转型，他以业务专家的身份介入，加之和咨询以及技术团队一起共事中总结的经验，在退休之后，成功转型为数据咨询专家，开启事业的第二曲线。
所以业务同学可以转数据分析（有业务经验优势，懂指标、懂运营、懂数据域的划分）、业务系统的开发同学（Java等）可以转数据开发（懂业务、更了解数据源、技术也基本相通）、业务项目经理可以转数据项目经理、CTO可以转CDO，数据这个行业真的是海纳百川。当然各行各业的同学的转型，也需要一定的学习，数据行业也有自己的方法论和相关工具，跳出舒适圈的感觉，大家此时可以体会一下，先酸后爽的感觉。
一句题外话，大家可能认为华为的数字化转型，是自己做的，因为毕竟有那么多IT工程师。但实际上HW的数字化转型经过了十多年，花了几百亿，才真正实现了数字化转型。HW的数字化建设是IBM来做的，后期IBM撤场之后，HW持续建设和运维，这个阶段他们还是花了大价钱找IBM以及埃森哲作为咨询。
雷军曾说过，这个世界上99%的事情都有标准答案，找个会的人问问，事半功倍。HW也认为咨询费虽然高，但这也是最便宜的方式，如果自己闷头干，几百人、上千人干一两年之后，发现方向干错了，这时候，时间的损失、战略的损失，才是更巨大的。