「GIS侃大山」走技术路线的这几年
好多人问我，为什么会学GIS，后悔不？
参加工作已经有几年了，我发现随着年龄的增长，对这个问题会有不太一样的答案。工作后，跟着自己的兴趣，选择了做技术路线，今年可能我还会对自己的职业方向做一次调整。所以抽了点时间，写一下这几年的一些感悟。
为什么选GIS
读书的时候喜欢计算机，喜欢折腾各种软件，同时对地理特别有兴趣，小学的时候就能背诵所有省份的简称了。所以大学选专业的时候，我选择都要。又想学计算机，又想学地理，于是就选了：地理信息系统。
当然后话是学校的地理信息系统基本就教一半：信息系统。地理反而没多少课了。
后悔不？
后悔谈不上，遗憾还是有的。就像帮主当年对我说的一样，就算我当初进了地质学，最后肯定还是会去编程。嗨，谁让咱爱这个。但做过一段时间技术路线会发现和自己当初想的不一样，或者说很不一样。并且现在也在纠结后面的路线要怎么走，怎么规划，或者更直白一点，怎样能在35岁不被公司开掉。
技术重要不？
在我入行之前，我认为技术是最重要的岗位了。没有之一，一个项目没有技术开发人员还算个啥？
现在最深的体会是：遍身罗绮者，不是养蚕人。再者，一个项目的成败，好多情况下，与技术没多大关系。
技术卓越？
我们做技术要追求精进，要保持学习的热度，要追求技术卓越。好多年来这是我对自己的要求。
但现实的场景往往是复杂无比，技术选型中卓越通常会从一个要求变成一个追求。
技术 = 赚钱？
不是的。
这就像很多直男幻想：自己在图书馆安静看书，就会有姑娘喜欢上你一样。
追求深度还是广度
没有广度的支持，很难深度下去。没有深度，再大的广度也不太好找工作。
两手都要抓，两手都要硬。
还有一个问题，深度，永不见底。广度，永不见边。
转管理还是转架构
管理是一门艺术，不仅仅是科学。工作一段时间会我个人体会，技术是最简单的，与人打交道比机器复杂多了。
架构不是工作10年就成了架构了，还有架构可能需要的不仅仅是技术。
后几年什么打算
我发现有时候把兴趣当作了职业，可能会让你失去一个兴趣，挺可惜的。但还好，我依旧热爱技术。后面几年怎么打算，我至今也没想清楚。可能还会做技术，但不会拘泥于技术，也可能换一个与技术无关的角色。
不如意事常八九，可与语人无二三，尽人事，听天命。
不过有一点儿还是肯定的，我会继续折腾，不行动就不会有变局。毕竟麻辣GIS就是当初折腾出来的～
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GIS实际上是个很尴尬的专业，一方面自身的理论体系比较薄弱且成熟，比如地图投影空间分析那套东西。另一方面，拿来主义的把空间框架、数据库、信息系统、可视化等东西组合到一起，真正的瓶颈往往不在GIS体系下。当然，由于之前GIS不是热点，所需的技术比较博杂，且GIS从业者编程能力普遍较低，也给现在的GIS行业留下了很多机会，比如，把数据库行业、信息行业、CG行业各种最新的技术迁移到GIS中。但是，窗口期不会长，当大公司盯上GIS的蛋糕后，早入场的研究人员、从业人员的空间会被挤占，因为玩不过他们。
当然，长远来看，更多的资本带动更多聪明人入场，GIS的行业环境会变好，学科交叉特性也会不断增强，是一个可以选择入的坑。
离得远了看GIS，觉得就是地理加IT，当自己离GIS近了，又觉得不是地理加IT能搞定的了，就是作者说的那样，“遍身罗绮者，不是养蚕人”，但是当在GIS里面待久了，又会觉得GIS还是那样，不过不单单是地理加IT那么简单，反而会分的更加细致，比如说地理被拆成了地质、城市规划、交通、环境等，而IT则变成可视化、分布式数据库、算法、机器学习等，甚至还需要加上管理、市场等其他内容，到最后才发现交叉学科真的不是简单的1+1，而是N*N。越是知道的越多，越是发现自己的无知。
对已经入坑的大学生说：目前高校实践课程跟ArcGIS绑定很深，这是个要不得的事情，大学期间一定要研究开源gis的东西，与arcgis绑定太深，技术方面无法理解透彻，毕竟人家不开源，另一方面如果国产替代加速，自己有多少竞争力呢。
对于即将就业的大学生：目前纯碎gis行业没有多少高薪的，最好交叉进入相关行业，比如bim与gis结合就是目前火热方向，可以去公路铁路行业试试机会，享受大基建的红利尾部。
如果你介绍说，你是做技术的，数据处理！
可能大多数人的反应都是：这，也是技术？
我觉得有一点必须要有清醒的认识：所有的项目，都需要数据的支撑！好的数据，要有过硬的数据处理技术支持！觉得数据处理不是技术，往往是由于对数据的认识不够深，或者是没踩过这方面的坑。
从我个人来讲，我做过很多的数据，诸如：
1、融合多源数据；
空间数据与空间数据、非空间数据与空间数据、以及各种业务数据（人、楼、房、各种事件）之间的融合
2、做数据的标准化；
各种地址数据的标准化、时间的标准化，
3、将各种行业数据处理成通用格式；
主要是规划、国土行业的各种CAD数据转GIS
数据处理能做的，还有很多很多。而怎么高标准、高质量、并且快速的做好这些数据，就需要数据处理方面的技术了。
这，也是技术！