3、工作经验需要强烈，因为说实话大多数公司找的数据分析岗位都很低级，要么就是找应届生，要么就是找转行的人，所以对于工作经验要求不高，平均工资也不是很高；除此之外最常见的业务分析岗一般都要求1-3年的工作经验。4、企业类型上看，民营、国企和合资企业是需求量最大的，但是从平均薪资上看，可能很多人就会大跌眼镜，其实国企和事业单位的平均薪资是高于民营企业的，这个跟程序员是不同的，因为严格意义上讲，我们不属于技术工种，而是赋能工种。
5、从行业上看，互联网、电商、计算机、金融、零售、电信是需求量最大的，这是毫无疑问的，同时我们也能看到制药、交通、物流、家具、运输这些传统行业也是很有市场的；6、必备技能上看，SQL和统计学基础是要求最多的，而从工作内容上看，深入理解业务是最多的。满足岗位需求所需的技能：SQL、Python、统计学、数学、业务知识。
大数据未来会在哪些行业中应用？
简单来说，大数据就是大量的信息，尤其指存在于互联网和数字终端中的数字信息。大数据到底有多大?统计数据表明，在一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68 亿张DVD。IBM 公司的研究称，在整个人类文明所获得的全部数据中，有90% 是过去2 年内产生的。而到了2020 年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44 倍。
与传统的数据信息相比，大数据有以下特点:数据量特别大，数据类型繁多，数据价值的时效性很强，数据价值密度相对较低。因此，大数据时代要求我们要快速处理数据。利用不断发展的大数据技术，就可不断提高对数据的筛选、加工和分析能力。举例来说，当人们在社交平台上表达自己对股票市场的情绪或观点时，美国华尔街的炒股高手们却正在利用大数据技术分析人们的想法，先人一步预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
大数据在生物、医学、天文、环境、物理、工程、经济、互联网等诸多领域都有重要应用。对于普通老百姓来说，大数据已经融入到生活的各个方面。看病就医离不开大数据，通过大数据健康分析，医疗机构可以为更多的人提供更好、更廉价的服务。大数据能够预测犯罪，把犯罪活动提前扼杀在摇篮之中，为我们构建和谐安宁的社会。美国科幻影片《少数派报告》讲述了在2054年的华盛顿特区，犯罪可以被预知，罪犯在实施犯罪前就已受到了惩罚。
大数据和商业分析相比，哪个前景好？
BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
（参见百度百科）大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。
BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的采集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。
大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。
