對於一個企業來說，大資料可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析使用者需求體驗。

大資料如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大資料可以讓業內的情況變得清晰明瞭，是事實的支撐，透過資料可以知道業內的最新動態，根據資料分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

 

在新時期，談起大資料，相信很多人都不陌生了吧！其實大資料已經悄無聲息的走入了我們的生活，大資料也是未來網際網路發展的重要方向。

那麼在新時期，大資料對人才的能力有何要求？如何利用大資料成為新時代不可多得的人才？下面帶你詳細分析下：

大家都知道，其實現在的中國市場，最缺乏的就是複合型的大資料開發人才，我認為，在新時代，要想成為大資料人才，應該從以下幾方面著手：

1、大資料人才首先要擁有技術

大資料自然離不開人才，要想成為大資料不可或缺的人才 ，就必須要擁有相關大資料技能。大家都知道，大資料對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大資料人才要具備java、大資料開發、大資料架構、軟體開發工程等技術背景，會用大資料分析工具，瞭解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型程式語言，特別是程式設計方面一定要精通，沒有哪一種大資料不需熟練掌握一門程式語言的。

 

2、大資料人才需要強大的跨學科學習

隨著大資料向各行業的滲透，大資料從業者往往身兼數職，需要同時掌握資料技術和業務知識。一個好的大資料人才，必須具備強大的資料分析、資料探勘的能力，而一個既能做業務資料分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是資料科學家。

 

3、  大資料人才需要堅持

     任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情，當然大資料也不例外。大資料人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的程式語言，還需要掌握資料分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大資料業務水平，必須要堅持學習，只有具備大資料知識了，我們才能投入到大資料行業添磚加瓦。

 

4、 堅持學習的能力

大資料人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。

5、心態很重要

學習大資料的時候，一定要有良好的心態，大資料學習是一個枯燥的中國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。

 

總結：在新時期，目前大資料人才已經成為市場上不可或缺的人才，大資料已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大資料不是一朝一夕的事情，需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力，只有這樣，才會在新時期，成為新時代所需要的大資料不可多得的人才…

大資料從業者大致可歸為大資料工程師、資料分析師和資料科學家三類崗位。大資料人才之所以搶手，是由於目前市場急缺這樣一批高素質的複合型資料人才。

1.大資料人才需要具備成熟的資料思維

計算機、數學、統計學等相關專業，1年以上相關工作經歷；其中承擔大資料技能相關工作經驗要豐富；熟悉大資料技術、熟悉常用資料探勘演算法及應用場景；對資料有較好的洞察力；具有網際網路大資料應用的工作或專案經驗，最好有基於網際網路使用者資料對使用者畫像、使用者經營分析、使用者行為分析、精準營銷等大資料應用有實踐經驗；綜合素質好。

2. 大資料人才需要能夠熟練操作大資料技能

大資料人才需要具備的能力比較全面理論上計算機專業、資訊專業、數學專業、管理專業等都可以進入大資料領域。大資料工程師以技術性工作為主，必須具備java、大資料開發、大資料架構、軟體開發工程等技術背景；會用SQL/SPSS/SAS等初級分析工具，瞭解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型程式語言。熟練操作大資料技能比如資料的挖掘、分析預測等工作，參與業務溝通、梳理需求，組織建模解決問題；後期可以為企業內部提供戰略意見，提供可靠有效的解決方案。

3. 大資料人才需要豐富的跨學科知識

隨著大資料向各行業的滲透，大資料從業者往往身兼數職，需要同時掌握資料技術和業務知識。如資料分析師，不僅要具備資料分析、資料探勘和機器學習等能力，還要具備市場營銷、商業模式、資料產品等方面的知識和技能。而一個既能做業務資料分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是資料科學家。

4. 大資料人才需要自覺的團隊協作意識

資料分析往往涉及資料和業務兩大部分，單獨一個部門無法完成全部工作。而資料團隊和業務團隊又難免存在溝通壁壘，所以自覺進行團隊協作尤為重要，要善於合作，團隊意識強。資料團隊人員並肩工作，形成緊密合作的夥伴關係才更有利於企業的發展壯大。

5. 大資料人才需要強大的業務溝通能力

大資料人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態；最後，如何把分析結果視覺化、產出可落地方案、讓別人信服以及管理自己的團隊，又考驗了溝通表達和管理能力。

在網際網路公司，以業務為中心的專案制工作模式相當普遍。除資料分析的基本工作外，參與的資料分析師還有承擔對內對外的業務溝通工作。對內，分析師掌握客觀的資料分析結果，成為業務部門的諮詢師，支援或影響業務線同事；對外，透過溝通，分析師瞭解客戶並洞察其需求。

大資料是我的主要研究方向之一，同時也在帶大資料、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，當前正處在大資料時代，大資料未來將創造出一個巨大的新價值領域，而這個領域的核心就是圍繞資料價值化的一系列環節。從目前大資料領域所形成的初步產業鏈來看，涉及到資料採集、資料整理、資料儲存、資料安全、資料分析和資料引用，目前資料分析是比較常見的落地應用之一。所以，要想利用大資料成為不可或缺的人才應該從大資料產業鏈入手。

對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大資料技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大資料分析技術，未來對於大量的職場人來說，資料分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大資料運維的相關技術，包括資料採集、大資料平臺部署等。隨著大資料逐漸開始落地到傳統行業，大資料分析、大資料運維、大資料開發等崗位將有大量的人才需求。

對於當前的職場人來說，要想透過大資料成為不可或缺的人才，需要從三個方面入手，其一是掌握大資料技術；其二是把大資料技術與行業相結合；其三是能夠透過大資料技術創造出源源不斷的價值。

學習大資料技術要根據自身的知識結構來學習，對於職場人來說，可以從大資料分析工具開始學習，基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python程式設計。大資料與行業的結合有多種不同的方式，目前場景大資料分析是比較常見的落地應用。要想透過大資料技術來創造出價值，一個重要的出發點就是透過大資料完成各自決策的制定，大資料不是目的，透過大資料完成各自決策才是目的。大資料一方面是給人力崗位使用，另一方面是給智慧體使用，未來智慧體的應用空間將非常廣闊。

大資料的時代已經到來，大資料技術為企業帶來許多價值，如：幫助企業人員快速的掌握業內最新動態，快速獲取並分析潛在客戶進行精準營銷，有效預測未知風險便於決策管控等。大資料分析技術或平臺對於企業未來的決策發展固然有著不可或缺的作用，但不可否認讓這些技術理念/工具出彩的背後的人才也是當今社會渴求的。

若想利用大資料成為不可或缺的人才首先要掌握大資料技術，其次要能夠把大資料與實際業務場景相結合，之後將技術與創新或未來技術融會貫通，創造出更多的價值。

一、掌握相關技術

大資料是對海量資料進行儲存、計算、統計、分析處理的一系列手段，涉及的技術有很多方面，例如基本的java程式設計技術，入門基礎等；瞭解掌握linux命令，很多大資料的開發是在Linux環境下進行的；學習掌握主流的大資料相關工具與技術，大資料開發的重要框架Hadoop；相關資料庫、儲存環境Hive、Avro與Protobuf、HBase等。

二、結合實際情況

大資料中包含了很多業務場景，不同行業、業務場景、IT環境，會導致建設階段、模型設計、分析指標、側重點、所運用的技術各不相同，使分析變得業務化、合理化，這樣才能抓住資料的價值，對資料資訊進行合理有效的分析，幫助企業經營管理、風險決策，真正做到為企業帶來商業價值。

三、融合升級技術

大資料技術應用得當會在很多行業大放異彩，帶來創新體驗，特別是在結合當下新技術的環境下，如：人工智慧、區塊鏈、AI等，這就要求相關人員不能故步自封，沉浸在大資料的技術中不去創新、昇華，多去分析價值、提煉價值，想做好這一步不是一朝一夕就能實現，這就需要平時不斷的學習積累，在分析中不斷探索實戰，在實戰中總結經驗教訓加以改進。

個人建議：不是利用大資料挑選來使自己成為不可或缺的人才，而是透過不斷的學習成為不被社會淘汰的人才。大資料只是讓你少走彎路，關鍵的是認清自己選擇合適自己的東西。

總結：選擇比努力更重要。(三十年對生活的感想)

個人建議：不是利用大資料挑選來使自己成為不可或缺的人才，而是透過不斷的學習成為不被社會淘汰的人才。大資料只是讓你少走彎路，關鍵的是認清自己選擇合適自己的東西。

總結：選擇比努力更重要。(三十年對生活的感想)

1、從時間維度來說，如何能在短時間內分析出有用資料並作出決策，這就是不可缺少的人才，因為時間就是金錢。

2、從空間維度來說，從不同空間、位置分析出來的資料並快速產生效益，這就是不可缺少的人才，因為空間決定思維。

3、從角度的維度來說，能從不同差別資料中分析出快速增收的專案和方法，並能快速實現裂變，這就是不可缺少的人才，因為角度能拓寬想象。

對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大資料技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。

比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大資料分析技術，對於大量的職場人來說，資料分析將是日常工作的一部分。

對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大資料運維的相關技術，包括資料採集、大資料平臺部署等。

隨著大資料逐漸開始落地到傳統行業，大資料分析、大資料運維、大資料開發等崗位將有大量的人才需求。