直接進入大資料行業很困難。這是由於大資料的特性決定的。大資料一般是幾臺甚至上千臺伺服器的分散式平行計算，網路結構，儲存結構和元件關係很複雜，沒有紮實的理論和實踐基礎可以說是寸步難行。

另外，其軟體模型也很複雜。根據業務場景不同，牽扯到的技術很多。

總之，大資料是一個集複雜網路結構，儲存結構，軟體架構等眾多技術的平臺。毫無疑問對小白來說具有巨大的挑戰。

隨著大資料的不斷髮展，整個大資料行業將釋放出大量的就業崗位，大資料相關專業的人才供給數量顯然填補不了大資料巨大的人才缺口，必然會有很多非大資料相關專業人士要從事大資料工作。

由於大資料的產業鏈比較長，同時涉及到的崗位也比較多，很多領域的專業人才都可以參與到大資料工作當中，其中包括數學專業、統計學專業、計算機專業、金融專業、市場營銷、醫學等專業。所以，大資料自身的特點決定了參與者知識結構的多樣性，未來各個行業的人才都需要具備一定的大資料知識，比如基本的資料分析知識等。

大資料未來的發展前景非常廣闊，大資料的發展也必然會帶動整個資料產業的發展，包括物聯網、雲計算的發展。大資料是物聯網、雲計算發展的必然結果，也是網際網路發展到一定階段的必然產物，資料的價值化將創造出一個巨大的市場，這個市場的核心產品就是資料。可以說，未來誰掌握了資料，誰就掌握了主動權。

資料價值化是一個過程，這個過程包括資料的採集、整理、分析、呈現和應用，其中資料分析是整個資料價值化的核心環節，也是整個大資料行業人才比較集中的崗位，因為資料的多樣性（不同場景）決定了資料分析有很多細分領域，每一個細分領域都會產生眾多的就業崗位。

目前，很多企業並沒有資料分析崗位，原因是多方面的，但是未來大量企業都要有資料分析崗位，這是一個必然的趨勢，所以目前學習大資料相關知識是一個不錯的選擇。