大数据催生新职业,分析师为何如此“抢手”当前大数据领域已经形成了一个初步的产业链，这个产业链包括数据采集、整理、存储、分析和应用，其中数据分析是目前实现大数据价值化的重要手段，比如场景大数据分析就是目前重要的大数据落地应用之一。所以，在大数据技术逐渐普及到传统行业的情况下，数据分析师的作用将越来越重要，岗位需求量也会逐渐增加。
大数据并不是最终的目的，大数据的价值主要体现在应用领域（决策和智能体），而要想完成大数据的应用其中需要一个重要的环节就是大数据分析。由于大数据分析涉及到的领域非常广泛，包括金融领域、教育领域、线上消费领域、医疗领域等等，所以大数据分析人员对于行业知识也要有一定程度的了解。
造成大数据分析人才短缺的原因主要集中在三方面，其一是数据分析需要具备扎实的数学基础、统计学基础和计算机基础；其二是数据分析需要具备一定的行业背景知识，这通常需要一个积累的过程，从而导致数据分析人才的培养周期比较长；其三是高校相关人才的培养数量有限。
在互联网公司已经逐步完成数据化运营之后，广大的传统企业必然将陆续开始数据化运营改造，不论是数据驱动设计、生产，还是数据驱动管理和服务，都需要有强大的数据分析能力作为支撑，所以未来在广大的传统行业将陆续释放出大量的数据分析岗位。从这个角度来看，当前学习数据分析技术是不错的选择。
偶从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，偶会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注偶，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询偶，谢谢！