先看大數據人才缺口有多大? 根據LinkedIn(領英)發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據：未來3-5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。
大數據行業未來會產能過剩嗎?提供大數據技術與應用服務的第三方公司面臨調整，未來發展會趨集中關于“大數據概念是否被過度炒作”的討論，其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持“炒作”觀點的現場觀眾達54.5%。對此，持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由：1、不同機構間的數據還未真正流動起來，目前還只是數據“孤島”; 2、完整的生態產業鏈還未形成，盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成; 3、數據分析人才仍然極度匱乏。4年之后，輿論熱點已經逐漸從大數據轉向人工智能，大數據行業也歷經整合。近一年間，一些大數據公司相繼出現裁員、業務大調整等情況，部分公司出現虧損。那都是什么公司面臨危機呢? 基于數據歸屬，涉及大數據業務的公司其實有兩類：一類是自身擁有數據的甲方公司，如亞馬遜、阿里巴巴等;另一類是整合數據資源，提供大數據技術與應用服務的第三方公司。目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。對此，LinkedIn(領英)中國技術副總裁王迪表示，第三方服務商提供的更多的是技術或平臺，大數據更多還是讓甲方公司獲益。在王迪看來，大數據業務要產生規模效益，至少要具備三點：算法、計算平臺以及數據本身。“第三方大數據創業公司在算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大數據創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部并沒有共享出來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高。”說白了，數據為王。
來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高。”說白了，數據為王。在2013年，拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬，大數據行業投資熱度有所減退，大數據行業是否也存在產能過剩? 王迪認為，目前的行業整合屬于正常現象，“經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對于供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。從上文中我們可以看出，未來十年大數據行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大數據的發展而產生。