近年来，“大数据”似乎成为了一个越来越时髦的词，自从今年春晚后，它已经不是只有互联网行业谈论的话题了，“大数据”已经开始被越来越多的普通百姓所熟知，大数据也已经渗透到了我们的生活中的。

大数据是目前很有前景的领域之一，越来越多人想投入其中，而在数据呈爆炸式增长的大数据时代，数据过剩，人才短缺。

靠人从数据中获得价值

Garnter报告预计，大数据的支出将从2012年270亿美元，增加到2016年的550亿美元，增长了一倍。IBM报告显示，世界90%的数据是在过去两年创造的。在外媒对管理者所做的“大数据最大挑战”的调查中，最大挑战是“如何确定从数据获得价值”，要做到这一点唯一的途径是依靠人。

大数据飞速发展，自然不能缺少处理数据的开发者们，比如：ETL开发者、Hadoop开发者、大数据可视化工具开发者和OLAP开发者，这四个职位每年的年薪基本都在10万美元以上。

炙手可热的数据分析师

数据被开发者们处理出来之后，需要有人把这些庞大的数据进行整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。于是数据分析师的职位就孕育而生了。

有预测称数据分析师将成为今后5年最热门的职业，数据分析师的特点是就业面广，行行需要，薪金高，职业稳定，而且越老分析手段越多越有经验而不会被淘汰，并且可以在家里办公。

据报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而中国国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

数据分析师不会被自动化软件取代

大数据目前的运用已经非常广泛了，小到网页的小广告，大到国家治理。这使得数据分析师的岗位供不应求，所以使用自动化软件处理数据，这无疑能够为分析提供便利。

但剑桥大学信息工程教授Zoubin Ghahramani认为：“软件的出现当然不会取代分析师们的工作，但的确帮了大忙，它有时可以发掘一些常规分析无法企及的新发现。”

今年2月，一家名为Skytree的公司发布了首款商业化的数据分析工具“自动建模者”。软件能够自动选择最佳模型，并且完成数据处理。不过Skytree的主负责人表示，自动统计的研究非常有趣，但对于大量数据的统计来说，软件尚无法完全胜任。

由此看来，尽管科技能够极大程度地完成繁琐而复杂的数据统计工作，但是人的力量依然不可忽视。软件虽然能将数据处理的精确到毫厘，但无法赋予人的思想和情感，无法根据实际情况给出最贴切分析结果。