大數據是企業技術、運營中的一部分，如何存儲、管理數據和分析數據需要專業知識。現在大數據技能可以直接購買、租用或教授，但個人在尋找專業知識之前，就需要清楚地了解自身適合的大數據技能，以及已經具備的大數據技能都有什么。

市場專家預測大數據行業人才短缺已經有存在很長時間。麥肯錫曾預測，到2020年，大數據將成為推動生產總值(GDP)增長的五大"游戲規則改變者之一。因為缺乏人才，擁有大數據技能的人才顯得更加緊缺。

在這個數字化時代我們所需要關注的大數據技能都有哪些呢？

大數據是一個團隊努力的結果，所以大數據專家（大數據從業者、數據科學家、數據分析師等等大數據崗位）將來自公司的所有部分。一個跨各個領域的團隊將代表所有受益或受大數據影響的人，確定大數據項目的范圍，審查數據源和潛在結果。然而，還需要由IT技術人員決定，將實踐專業知識應用于數據技能將分為三個基本領域：基礎架構，編程和分析。

為了支持分析，需要開發一個能夠存儲大量數據(不僅是tb，可能是pb)的企業基礎設施。高速大數據處理所需的存儲通常不是網絡附加存儲(NAS)或存儲區域網絡(san)，而是分散在集群計算節點中的直接附加存儲(DAS)。大數據系統必須是可伸縮的系統，并且能夠隨時添加存儲，無論是在企業內部還是在云中。它還必須設計用于高速I/O處理、并行處理、虛擬化和高吞吐量等。

IT技術人員幫助管理存儲的數據流。盡管大數據的數據量很大無法通過DBMS、RDBMS和ORDBMS等標準數據庫管理系統，但這些數據庫編程技能仍然很有用。從DBMS和RDBMS數據庫中提取結構化數據并對其進行標記以進行分析，非結構化數據也是其中的一部分，多達80%的業務數據以word文件、電子表格、音頻、視頻和外部社交媒體的形式組成的非結構化的。數據庫編程技能能夠很好地適應MongoDb、Cassandra、Solr、Redis和Neo4j等大數據NoSQL編程平臺。

而數據庫程序員可以填補一些空白，填補轉換數據進行分析，大部分負擔將落在數據分析師等職業上。

數據分析師們負責構建和管理提供大數據見解的算法。 Apache Hadoop 已經成為最常見的大數據框架，大數據科學家擅長使用 Hadoop 進行分布式文件處理，以及使用開源工具，云計算資源和數據可視化工具。如果您無法找到這些任務的數據科學家，您可以嘗試招聘具有數學背景的程序員，或者了解業務問題的統計員。

數據分析師負責建立和管理算法，交付大數據的見解。可能Apache Hadoop框架，是最常見的大數據和大數據分析師家們使用的軟件，用Hadoop分布式文件處理，以及使用開源工具、云計算資源和數據可視化工具。

漸漸的Python脫穎而出，Python在程序中使用最少的代碼進行工作而聞名。自動標識和關聯數據類型，并遵循基于縮進的嵌套結構。總的來說，Python易于使用，并且在編碼中使用的時間較短，數據處理也沒有限制。可以在商品機器、筆記本電腦、云計算、桌面等等基本上到處都可以計算數據。早期的Python被認為比Java和Scala等同類語言要慢，隨著Anaconda平臺的發展，Python已經在速度上做到了反超，因此，它在開發和執行方面都是比較快速的。

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