京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Deer
来源 | 数据和云
你的事业做了十年,一直不温不火?为什么公司不提拔你提拔别人?为什么公司转型到新技术上而你对新技术一无所知?为什么公司走下坡路,你是第一波被开掉的员工?
35岁,而立之年,正是风华正茂时,但是很多人进入这个年龄后,都面临着上面列举的一些问题,而且越来越会感觉事业危机重重。更是有很多人认为,数据库从业者吃的是青春饭,认为要调整方向去做管理岗位的工作。但真的是这样吗?
我们参考当前网上比较有代表性的数据库从业者的回答,整理出了35岁数据库从业者的压力。
1、35岁的数据库从业者拥有足够的资历与经验,同时,工资也随之上涨。但是企业中很多岗位拥有3-5年精力的青年人照样可以胜任,转管理层的名额有限。造成了既有多年行业经验,但经验的程度又可以被取代的中年人尴尬。
2、过了35岁的数据库从业者在工作上大部分分为2个方向,管理岗位以及数据库基础岗位。前者主导着公司的发展,后者面临着被年轻者取代的压力。尤其是在同龄人都转去做管理者时,不免感觉到压力和彷徨。
3、体力与精力不如一些年轻人。而且,更有一些精力转移到了家庭上,不能为工作付出全部精力。
4、数据库技术更新换代速度太快, 大龄数据库从业者跟不上脚步去学习。
5、生活压力:大部分上有老下有小,还会有房贷和车贷压力。
相信很多数据库从业者都会被这些问题困扰,会产生很多的焦虑。但是,35岁并不是一个特殊的年龄。没有什么事是一定要在35岁之前做完的,35岁照样可以按照之前的路一直走下去,不一定非要调整方向去做管理岗位的工作,也可以做之前一直从事的岗位。过去的工作经历应该是用来丰富你的,而不该成为以后的负担。
余秋雨说:中年是对青年的延伸,又是对青年的告别。这种告别不仅仅是一系列观念的变异,而是一个终于自立的成熟者对于能够随心所欲处置各种问题的自信。
一个人从22岁毕业开始工作,到60岁退休,35岁正当年。这个年龄阶段,正是公司的中流砥柱,既有经验,又有精力。按照这样的推论,并没有所谓的35岁中年危机。因为这些压力都是自己给自己的。
人要在任何年龄、任何时刻,都要有勇气改变自己,正视压力,并努力解决。
那么,35岁的数据库从业者该如何应对压力?
35岁的数据库从业者拥有足够的资历与经验,同时,工资也随之上涨。但是企业中很多岗位拥有3-5年精力的青年人照样可以胜任,转管理层的名额有限。造成了既有多年行业经验,但经验的程度又可以被取代的中年人尴尬。
数据库从业者从事的岗位并不是一个容易被容易取代的职业。
数据库是一个非常需要积累的领域,需要长期专注的投入,很多理论或者实践都是几十年一直延续下来。最近一些年,国内的数据库圈发展很快,但是无论是人才的数量还是经验的传承,都是靠时间以及一批又一批人的努力才能弥补。所以,数据库领域比一般业务软件更需要积累和沉淀。而且在BOSS、智联招聘上有很多公司,需要的都是有时间累积经验的数据库从业者,年龄也不作为考量的因素。所以35岁+的数据库从业者有着长期专注的投入,且又有着足够的经历,并不容易被取代!
过了35岁的数据库从业者在工作上大部分分为2个方向,管理岗位以及数据库基础岗位。前者主导着公司的发展,后者面临着被年轻者取代的压力。尤其是在同龄人都转去做管理者时,不免感觉到压力和彷徨。
35岁照样可以做DBA、开发人员,一切都是基于自己的选择。
在 InfoQ 社区,有很多程序员都是一直走在编程的道路上。有从创业团队技术总监不断学习进入阿里现在已经是高级技术专家的;有从毕业就踏上软件行业从一个普通工程师成长为高级工程师、架构师、大数据工程师,热衷于学习新技术抽空还能翻译技术书籍的 。所以,保持初心,砥砺前行,不管什么样的岗位都可以做到极致!
体力与精力不如一些年轻人,而且,更有一些精力转移到了家庭上,不能为工作付出全部精力。
35岁的数据库从业者虽然体力与精力不如一些年轻人,但是有足够的资历与经验。
有很多技术专家都是30好几还在写程序。像微软的底层的员工都是四五十岁的样子,但他们依然能够站在整个行业的前端。
数据库技术更新换代速度太快, 大龄数据库从业者跟不上脚步去学习。
这个论点本身就是站不住脚的,因为不管是初入行的青年人,还是入行十年的经验丰富的数据库从业者,都需要紧跟时代的发展,不断成长学习。否则如果一直原地踏步,肯定会被后来者居上,然后淘汰。所以,这一点构不成压力,当然,如果不成长学习的话,肯定是有压力,但是这是自身需要思考的问题。
举个例子:德国西比希城的约翰娜.玛克司经过长达六年的刻苦攻读,以优异的成绩获得了科隆大学的教育学硕士学位。而之前,她只是一个普通的小职员,博士毕业后,登上了迪沃累克的脱口秀,成了德国家喻户晓的人物,在80岁迎来了人生的巅峰。一个年龄70多岁的老太太,都在不断的努力提升自己,而在壮年的我们,为什么不能呢?所以不管任何时间,都需要努力紧跟时代的发展,努力学习,不然,肯定会被后来者居上。
所以,只要持续不断的成长,在数据库行业就是没有年龄限制的,也不会到了35岁就会产生压力,因为在这个行业,我们在不断进步,且永远年轻!
35岁的数据库从业者该如何面向未来呢?
1、主动学习能力。对新的东西充满了好奇和疑问,想办法去了解学习。
2、主动离开自己的舒适区,主动拥抱新的项目机会。对于熟悉的事情,自己有足够的掌控能力;面临新的项目,要勇于开拓,做好项目的每一件“小事情”。
3、善于把能力,经验,资源,迁移到新的项目当中。
4、自己做的事情要有激情,乐此不彼的想尽一切办法做好它。不断创新,不断优化做到极致。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03