2016年的总结
我常常听人讲职场规划，有人很清晰的说出了自己几年来的路径，3年在这个方向，2年在那个方向，非常清晰，如今我回想走过的路，也觉得是一条非常清晰的职场发展之路。这两年一年在从事与数据架构相关的工作，2016年成为资深数据架构师，资深是阅历的肯定，能力却只能从解决问题上体现，我欣喜自己活得公司的肯定，但也懂得无论成为怎样的角色，都会有三六九等，即使成为资深数据架构师，在与同行的对照中，依然存在取长补短的广阔空间，在努力工作中坚持勤奋的钻研，以期成为大数据领域名副其实的问题解决专家。
1. 技术必须与业务相结合
当然，不能一味的追求技术上的前沿与热点便生搬硬套到工作中，技术的价值必须与业务或者说需要解决的问题相结合才能体现出来，问题的解决会有多种方法、多种工具，但必须考虑资源成本与效率，在这两点中取得平衡。
2016年，我不断就某些业务问题的解决，与同事激烈的争辩，作为一名成熟的数据架构师不能简单拘泥于自己的经历，必须针对新的情景灵活的组织已有的思路并加以改进，否定自己才会进步并更加成熟，不能以自己的经验来审视新的格局，拥有这种心态才会是资深的架构师。成长是自我之扬弃，在技术领域，特别是大数据领域更是如此。
2. 架构师的核心定位
架构师应该做些什么工作？这是困扰人们的一个问题，因为很多时候你会让人觉得架构师的工作很不充实，但是架构师往往会在工作中被归入高工序列，其实这两者也是有差别的。
首先说架构师的主要工作在于概念设计和模型设计，这些设计能够使得整个研发在资源成本与效率上活得极佳/绝佳的平衡，而且能够有效控制风险。再则架构师需要做code review的工作，设计出自你手，需要全程把握，而且在必要的情况下需要进行核心编程。
2017年的规划
2017年元旦过后，我又负责大数据技术的全面工作，开始了数据智能化之路，加强了机器学习和AI的工作力度，虽然这并非全新的领域，但是工作重心的改变，也让我重新定位工作，催促我做出2017年的规划，这是成长的契机。
1. BI与AI的牵手
2017年，我需要整顿BI的建设，并在此基础上加强AI，当然有必要将深度学习构建进来，统合产品和研发，让产出更富有成就，提高用户体验。这既对架构有了新的要求，也对具体实现有了更高的要求，应对变化，强化学习。
2. 规划
为了能够更好的、出色的承担自己的责任，2017年我对自己有如下的期许
- 对推荐、搜索形成完整的技术体系
- 全面掌握一种深度学习开发框架
- 结合ML的经验，成功推进数据智能化的落地
