大数据岗位集中在大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等领域。其中，数据采集、数据整理、数据呈现等岗位对基础知识要求不高。在没有小数据的情况下，如何规划建设企业大数据，如何在财务管理中分析应用大数据，如何加入李政全#未来商圈#进行深度聊天。
大数据发展有哪些前提？
大数据技术在企业中迅速的发展及应用，但要想真正做好大数据分析，却不是件容易的事情，因为它需要具备一定的前提条件，否则大数据分析对于企业来说只是面子工程。1.t数据来源大数据分析顾名思义，是指对规模巨大的数据进行分析，在计算分析内部数据的同时对外部数据进行采集分析，所以在实施时需要考虑数据源有哪些，数据量是多少，具体来讲就是企业内部的信息化系统及当前发展情况是否涉及外部上下游国计民生数据等，具备一定数据体量之后，再进行大数据分析。
2.t数据质量数据质量是大数据发展的重要前提，在大数据分析前，严格的对数据质量进行治理管控，可以保证在大数据分析时，从数据源头开始，所提供的数据是具有一致性完整性准确性的，不仅提高企业内部数据质量，还可以有效保证数据分析的准确性。3.tIT基础明确当前发展阶段是否真的可以与大数据分析技术相匹配，之后根据现有信息化基础业务基础部门关系等情况进行统筹规划，梳理出如何做才能更好的支撑大数据分析，并逐步推进，如建设前企业需要先进行数据集成应用集成等操作，消除企业系统内外部尤其是内部的信息系统孤岛。
4.t结合业务在进行大数据分析建设前，要结合自身业务发展情况，贴近业务，不做无本之源。虽然大数据分析平台构建方式大同小异，但行业之间企业业务之间具有差异性，在进行构建前要考虑业务需求及后续发展目标，在确定与当前业务的适用性可行性之后再去考虑建设，分阶段逐步进行会更行之有效。IT时代新技术新理念新平台不断出新，大数据就是新技术时代的产物之一，它的出现一定程度上为企业决策分析带来了不可磨灭的帮助。
面对大数据市场，企业如何接招？
大数据是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。首先，由于当前建立大数据市场还存在一些不成熟的条件，比如数据安全等方面因素的制约，所以当前大数据市场主要是以大数据为基础所初步形成的产业链，包括数据的采集存储分析呈现和应用等，按角色划分通常是数据采集企业数据管理企业和数据应用企业，通常不同的企业之间需要进行合作才能完成大数据技术的落地应用。
对于不同企业来说，要想完成大数据的落地应用并赋能企业的发展，首先应该完成企业在大数据产业链中的定位，通过定位来建立合作，从而完成资源的整合利用。对于科技公司来说，通常具备较强的数据处理技术价值化操作，包括数据的整理分析和呈现等，但是科技公司的数据来源往往比较单一，大部分数据来源于互联网Web系统，这些数据往往具有一定的行业参考价值发展趋势等，但是粒度明显过粗。
对于普通的传统企业来说，通常在运营的过程中会产生大量的行业数据，但是传统企业往往并不具备数据价值化的能力。所以对于传统企业来说，要想完成大数据技术的落地，通常需要与科技公司进行合作，传统企业提供数据，科技公司完成数据的价值化操作。在传统企业与科技公司进行合作的过程中，各自需要完成不同的任务，通常也都会设定阶段性的发展目标。
科技公司通常会制定一个实施计划，包括数据收集流程的标准化、数据管理的标准化和信息系统的标准化。一般来说，这个计划需要一个系统的过程，很多企业需要根据实际生产情况分阶段实施。最后，对于互联网公司来说，大数据时代，大数据触达广大传统行业的一个重要抓手就是赋能。要摆脱消费互联网时代的资源整合思维模式，只有这样，企业才能放下戒心，开始拥抱大数据。
