数据分析师的就业前景看好

IT行业哪个方向比较好就业?

目前IT行业的发展速度非常的快，很多领域都已经开始和IT技术进行紧密的结合，这也带来了很多岗位的空缺。那么就一起来说说，IT行业里，哪些方向会更好就业。

 

大数据时代，呼唤数据分析师。
 

一、拥抱大数据时代

大数据时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡认为：数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域，并已成为重要的生产要素。随着新一轮的生产力增长和消费者盈余浪潮的到来，海量数据的挖掘和使用预示着 “大数据”已经存在于物理学，生物学，环境生态学等领域以及军事，金融，通信等行业，但是由于近年来互联网的发展，信息产业的发展才引起了人们的关注。

二、大数据的特征

什么是大数据？big data？

不同企业、行业等都从自身角度来给大数据下定义，这就导致了大数据的定义多而杂。

虽然目前关于大数据的定义还没有统一，但是国际知名咨询公司IDC定义的大数据四个特征却受到业界的广泛接受，也就是4V特征——数据量大（Volume）、数据种类多(Vari⁃ety)、数据价值密度低（Value） 以及数据产生和处理速度快（Velocity）。

第一，数据量大（Volume）。顾名思义，这就是大数据的首要特征。在当今的数字时代，传感器、物联网、工业互联网、车联网、手机、平板电脑等等的设备设施的广泛应用，无一不是数据来源或者承载的方式，每时每刻都在产生着数量庞大的数据。IBM研究表明，整个人类文明所获得的全部数据中，90%是过去两年内产生的。大数据的存储单位不再以GB或TB为来衡量，而是以PB（1000个T）、EB（100万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位，从TB跃升到PB、EB乃至ZB级别。

第二，数据种类多（Variety）。大数据不仅体现在数量的急剧增长，也表现在数据类型日益多样，可分为结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据是我们长期以来一直在采集、整理并存储在关系型数据库中，它一直主导着IT应用；半结构化数据带自电子邮件、文字处理文件以及大量的网络新闻等；非结构化数据随着社交网络、移动计算和传感器等新技术应用不断产生，广泛存在于社交网络、物联网、电子商务之中。

第三，数据价值密度低（Value）。我关注大数据的重点不在于其数据量的增长，而是蕴藏在数据中的价值。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。虽然价值密度低是日益凸显的一个大数据特性，但是大数据的价值依然是不可估量的，这是因为价值是推动包括大数据技术、AI技术在内的一切技术研究和发展的内生决定性动力。所以对大数据进行研究、分析挖掘仍然是具有深刻意义的。

第四，数据产生和处理速度快（Velocity）。美国互联网数据中心指出,企业数据正在以55%的速度逐年增长，互联网数据每年将增长50%，每两年便将翻一番。数据价值除了与数据规模相关，还与数据处理速度成正比关系，也就是，数据处理速度越快、越及时，其发挥的效能就越大、价值越大，这就要求数据处理速度快，也是大数据区别于传统数据挖掘技术的本质特征。有学者提出了与之相关的“一秒定律”，意思就是在这一秒有用的数据，下一秒可能就失效。

三、大数据时代的广阔蓝海

在这个信息爆炸的时代，如何挖掘出大数据的有效信息，至关重要。

几年前，Netflix制作的美国政治悬疑剧《纸牌屋》火遍网络，被中国网友戏称为“白宫甄嬛传”，该剧剧情是由Netflix平台所拥有的大数据引导的——从数千万观众的客观喜好大数据中分析出“拍什么、谁来拍、谁来演、怎样播、何时播”等一切有用信息，并依此一步步制作出热播剧集。《纸牌屋》的成功，让全世界的文化产业界意识到了大数据的魔力，也让其他产业纷纷瞄准大数据这座隐形的金矿。

有报告称，全世界结构化数据和非结构化数据的增长率分别是32%、63%，网络日志、音视频、图片、地理位置信息等非结构化数据量占比达到80%左右，并在逐步提升。然而，产生人类智慧的大数据往往就是这些非结构化数据。

大数据时代，采集存储的海量数据，需要进行清洗、分析、挖掘，获取和应用蕴藏其中的价值。这让数据分析师这个岗位火了起来。清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！

目前，互联网/电子商务，服装，计算机软件，金融等行业对数据分析师需求较大，特别是互联网/电商，大大超过其他行业。