近年來，“大數據”似乎成為了一個越來越時髦的詞，自從今年春晚后，它已經不是只有互聯網行業談論的話題了，“大數據”已經開始被越來越多的普通百姓所熟知，大數據也已經滲透到了我們的生活中的。
大數據是目前很有前景的領域之一，越來越多人想投入其中，而在數據呈爆炸式增長的大數據時代，數據過剩，人才短缺。
靠人從數據中獲得價值
Garnter報告預計，大數據的支出將從2012年270億美元，增加到2016年的550億美元，增長了一倍。IBM報告顯示，世界90%的數據是在過去兩年創造的。在外媒對管理者所做的“大數據最大挑戰”的調查中，最大挑戰是“如何確定從數據獲得價值”，要做到這一點唯一的途徑是依靠人。
大數據飛速發展，自然不能缺少處理數據的開發者們，比如：ETL開發者、Hadoop開發者、大數據可視化工具開發者和OLAP開發者，這四個職位每年的年薪基本都在10萬美元以上。
炙手可熱的數據分析師
數據被開發者們處理出來之后，需要有人把這些龐大的數據進行整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測。于是數據分析師的職位就孕育而生了。
有預測稱數據分析師將成為今后5年最熱門的職業，數據分析師的特點是就業面廣，行行需要，薪金高，職業穩定，而且越老分析手段越多越有經驗而不會被淘汰，并且可以在家里辦公。
據報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而中國國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。
數據分析師不會被自動化軟件取代
大數據目前的運用已經非常廣泛了，小到網頁的小廣告，大到國家治理。這使得數據分析師的崗位供不應求，所以使用自動化軟件處理數據，這無疑能夠為分析提供便利。
但劍橋大學信息工程教授Zoubin Ghahramani認為：“軟件的出現當然不會取代分析師們的工作，但的確幫了大忙，它有時可以發掘一些常規分析無法企及的新發現。”
今年2月，一家名為Skytree的公司發布了首款商業化的數據分析工具“自動建模者”。軟件能夠自動選擇最佳模型，并且完成數據處理。不過Skytree的主負責人表示，自動統計的研究非常有趣，但對于大量數據的統計來說，軟件尚無法完全勝任。
由此看來，盡管科技能夠極大程度地完成繁瑣而復雜的數據統計工作，但是人的力量依然不可忽視。軟件雖然能將數據處理的精確到毫厘，但無法賦予人的思想和情感，無法根據實際情況給出最貼切分析結果。
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