大數據分析師可以說是天花板相對較高的職業，而且可遷移性相當強。因為所有各方業務都需要數據需求，業務發現問題也許第一時間會反饋到數據分析方面，相當于問題集合器，那長期在職場訓練對業務問題的敏銳度就會相應提高，思考問題的能力也會提高。接下來就由小編為您介紹大數據分析師，大數據分析師就業和發展前景。

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大數據分析師

一、大數據分析師

       伴隨著信息產業的快速發展，大數據分析行業對人才的需求日益增大。目前我國IT人才比較匱乏，同時這種人才的數量在不斷增加，但是大數據分析這一行業的人才確實很少，所以對于大數據分析行業來說，市場需求還是挺大的。

      許多企業都有自己的IT部門，IT部門需要對企業本身的數據進行比較，如果數據量大的話，就需要對數據庫進行管理，而無論處于哪個職位，大數據分析師都是大數據分析師的重要角色，因為大數據分析師能夠通過數據分析對企業未來發展方向有一定參考作用，因此這就說明大數據分析師可以通過數據分析對企業未來發展方向有一定參考作用。

二、大數據分析師就業和發展前景

       目前大數據分析行業真的是人才匱乏嗎？今后人材缺口150萬，大數據分析人才最緊缺。首先看看大數據分析人才缺口有多大？據LinkedIn(領英)公布的《中國互聯網最熱門職位報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析等六個領域是當前中國互聯網行業中需求最旺盛的六類人才。在這些數據中，大數據分析人才最稀缺，供給指數最低。與此同時，大數據分析人才的跳槽速度最快，平均跳槽速度為19.8個月。去年，清華大學計算機系教授武永衛披露了一組數據：中國在未來3-5年內需要180萬數據人才，但目前僅有30萬人。

       未來大數據產業會不會過剩？AAA教育行業多年經驗總結出三點原因：1、不同機構間數據尚未真正流動，目前還只是數據“孤島”；2、完整的生態產業鏈尚未形成，盡管行為數據分析已經能夠分辨出一個消費者的偏好，但從數據分析來看，AAA教育企業仍存在著巨大的不足。從數據來源來看，涉及大數據業務的公司實際上有兩種：一種是自己擁有數據的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等；另一種是整合數據資源，提供大數據技術和應用服務的第三方公司。當前行業整合中出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。針對這一點，AAA教育大數據分析團隊表示，第三方服務商提供的技術或平臺更多，大數據還是讓甲方企業受益。要實現大數據業務的規模效益，至少需要具備三個條件：算法、計算平臺和數據本身。第三方大數據初創公司在算法上有一技之長，而計算能力卻被均勻化了，如果傳統企業利用好，與大數據創業公司沒有什么區別，甚至計算能力更強，而且數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部并沒有共享，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的。

      由于大數據分析人才匱乏，大數據分析從業人員屬于技術性人才，而高校培養的人才與企業所需的人才嚴重不匹配，導致大數據人才奇缺，因此一位熟練的大數據分析技術工程師，尤其受用人單位的重視，且在公司地位高也是一件平常的事。以上就是小編為您介紹的大數據分析師，大數據分析師就業和發展前景。