随着各行业领域大数据应用主体持续增加，个性化、定制化大数据解决方案日益受到青睐，2021年数据分析的重要性进一步加强，在行业有利的大数据环境，国家政策支持，数据分析企业、数据分析人才的不断增加驱动数据分析行业蓬勃专业发展。
数据分析行业差别比较大。一般来说：一线互联网（BAT，TME）> 500强/大国企 > 二线小互联网公司 > 其他传统企业。互联网大厂的商业分析，数据分析毕业第一年薪酬上20K都很正常，传统500强/大国企的起薪相对较低，但公积金、隐藏福利（住房、入户、伙食）都加上，是胜于小互联网公司的。
如果想走数据分析道路的话，优先选大企业，但是选不选互联网行业不一定。小型互联网公司和大型国企、500强的岗位比起来的话，优先选500强和国企。像移动、银行或者航空公司这些传统企业，内部的数据分析流程非常规范，在这里锻炼一两年，再出来去互联网公司，甚至去投行，都会有人要的。数据分析的职业发展是一个不规则的线性成长，做数据分析，一定是积累的越久越值钱。但是为什么不规则？是因为可能有很多小的机遇，比如这两年算法大火，之前在国企收入平平但懂算法的数据分析师，进入互联网公司照样能拿高薪。未来人工智能，大数据，物联网会持续发展，数据领域的机遇只会越来越多，大家可以放心入坑。
如何判断是否适合从事Data Science相关岗位？判断是否适合从事Data Science相关岗位，主要需要从以下三个方面进行分析：数理基础、软件编程基础和相关经验。数理基础：主要是指是否有线性代数、概率统计学基础，可以通过相关专业及课程看出来。如果是理工科，可以默认其有较强的数学基础；如果相关课程中含有“高等数学、统计学、微积分、计量经济学、Avance Mathematics、Statitiscs、Calculus、Econometrics”等关键词，则可以判断有数理基础。软件编程基础：软件编程基础可以通过“相关专业”及“相关技能”看出，一般而言如Excel，SQL，Python为必备技能，此外如R、SPSS、SAS 这些工具也根据行业不同各有要求。
1、负责日常的需求调研、数据分析、商业分析。这过程的日常任务可能包括提交日报、周报、月报、年报等数据报表；2、根据业务需求，制定相关数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而从数据中提取决策价值。这过程可能需要撰写特定分析需求的报告；3、研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估工作。4、偏好 数学、统计学、计算机 等专业背景，也有部分经济学专业背景。
1、参与大数据平台的设计与开发，解决海量数据面临的挑战；2、精通Java编程，能基于Haoop/Hive/Spark/Storm/HBase等构建公司的大数据分析平台；3、管理、优化并维护Haoop、Spark等集群，保证集群规模持续、稳定；4、负责HDFS/hive/HBase的功能、性能和扩展，解决并实现业务需求。5、最偏好计算机专业背景，也有部分数学和统计学专业背景。很多人对大数据领域中的一些岗位名称傻傻分不清，接下来给大家分析下BA 和 BI的区别！主要是做数据分析，数据仓库，以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深入的了解。想要从事BI工程师需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通oracle、SQL、server、mysql等主流数据库的应用设计、性能调优及储存过程的开发，掌握相关工具，如SSAS、SSI、OLAP 和数据挖掘相关算法。也有一部分BI工程师是做商业智能分析，对Sap的企业管理数据做分析，为领导决策，做预算，企业发展需要的分析用的工具等。BA—商业分析(Business Analytics)是指对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。通过KPI指标和多维展现，再加上对数据的交互应用，对于警戒线的主动提示，使得企业做出在商业活动中的数据分析。BI—商业智能(Business Intelligence)是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术，进行数据分析以实现商业价值。通过数据模型，模拟方案的建设，去寻找在当前情况下企业最优化的方案，通过揭示预测的利润，销售收入，和其他的一些基础因素等，来预测未来企业发展效力情况。BA是通过一系列的分析研究工作，发现业务需求，找到解决业务问题的方法。BI是一种数据分析解决方案，将数据转化为能指导企业战略、业务决策的可行性信息。举个例子，首先要借助BA来观察企业哪些方面做得好，哪些方面还需要改进；接着可以用这些信息结合BI，来预测未来想做的改变会对企业造成哪些影响？BA和BI会帮助企业用最正确的方式做出最正确的决策。
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