與大資料概念知名度和企業熱情形成對比的是：大資料正面臨全球性的人才荒。企業對新型大資料分析和**技術人才的熱情和需求正在超過傳統的商業智慧型和資訊管理人才。
無論是資料分析的新手還是老鳥，都需要對大資料引發的資料分析職業革命做好充分的準備，以下是information week根據一次大資料企業應用調查總結的大資料分析職業十大趨勢：
一、薪酬持續增長
bi、分析和資訊管理專業人士的薪水過去三年增長速度超過行業平均水平，管理職務的薪水排名在iw的23個it職業大類收入調查報告中排名高居第四。
二、大資料人才供不應求
根據麥肯錫報告，僅僅在美國市場，2023年大資料人才和高階分析專家的人才缺口將高達19萬。此外美國企業還需要150萬位能夠提出正確問題、運用大資料分析結果的大資料相關管理人才。
三、企業尋求大資料外包
在資訊週刊的大資料企業應用調查中，660家受訪企業傾向外包其大資料工作。其中25%的企業表示願意外包給美國或者海外企業；17%的企業表示僅會考慮外包給美國企業；22%的企業表示將完全離岸外包給海外企業。
四、大資料人才出現代溝
根據埃森哲分析總監stacy blanchard的報告，新老兩代bi、資料分析和資訊管理人才在理念上存在加大差異，年輕的新一代資料分析人才更加開放，傾向使用開源工具和雲計算，熱衷最新技術工具和認證，但是blanchard也警告企業，這些年輕的資料人才對企業的忠誠度更低，而且更加敏感，對工作環境更加挑剔。「如果他們不能與其他員工很好地協作，他們將無法了解資料分析結果對整個企業業務的影響。」
五、資料分析人才需要更多培訓
在資訊週刊的調查顯示bi、資料分析和資訊管理人才認為技術培訓、認證課程和統計/分析培訓是最重要的三種培訓課程選擇。有趣的是，資料分析人才對財務、營銷等商務技能課程的興趣遠高於其他it專業人士。
六、資料專家更多擔任業務角色
相比其他it員工，bi、分析和資訊管理專家承擔非it任務的可能性遠高於其他it員工。
七、企業需要大資料科學家
企業需要的資料人才大致分為幾類，主要包括產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智慧型三大領域。產品分析是指通過演算法來測試新產品的有效性，是乙個相對較新的領域。在安全和風險分析方面，資料科學家們知道需要收集哪些資料、如何進行快速分析，並最終通過分析資訊來有效遏制網路入侵或抓住網路罪犯。參考閱讀：
企業需要什麼樣的資料科學家
八、教育界對大資料人才短缺做出回應
如今企業尋找一位懂r統計語言程式設計或mapreduce程式設計的人才非常困難，大多只能從google、yahoo和微軟等公司挖人。但是美國的大學已經做出調整，包括卡內基梅隆大學、加州理工州立大學、加州大學伯克利分校等大學都紛紛推出了機器學習課程。
九、資料分析工作的職業滿意度更高
相比其他it員工，bi、分析和資訊管理人才對職業的滿意度更高，同時也面臨更高的挑戰。
十、傳統資料分析人才面臨轉型
傳統的bi和資訊管理老兵薪水一般都很高，但是為了延長職業生涯，他們必須開始擁抱和學習面向未來的資料分析技能，包括大資料平台、非結構化資訊管理、文字分析技術、高階分析等。
十大資料結構
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大資料 是乙個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取 管理和處理。大資料 首先是指資料體量 volumes 大，指代大型資料集，一般在10tb?規模左右，但在實際應用中，很多企業使用者把多個資料集放在一起，已經形成了pb級的資料量 其次是指資料類別 ...