在大數據時代，企業之間正在為了吸引并留住商業智能和信息管理的專業人才而展開戰爭。在InformationWeek每年公布的IT從業人員薪金調查中可以看出大數據從業人員面臨巨大的缺口。

　　現今大數據呈現出“4V + 1C”的特點。既Variety：一般包括結構化、半結構化和非結構化等多類數據，而且它們處理和分析方式有區別;Volume：通過各種設備產生了大量的數據，PB級別是常態;Velocity：要求快速處理，存在時效性;Vitality：分析和處理模型必須快速變化，因為需求在變;Complexity：處理和分析的難度非常大。而IM專業讓人才知道如何使用新興的大數據平臺(如Hadoop、NoSQL)來處理和分析大數據。

　　回顧InformationWeek多年的IT薪金調查報告，BI(Business Intelligence)和IM(Information Management)專業人才一直是IT領域中的高收入人群。Information2012年的調查報告顯示BI從業者的平均薪金為90000美元，而2011年的數字為85000美元。BI管理者的平均薪水為119000美元，相比去年同期110000美元增長了9000美元。而在數據整合/數據倉庫領域的薪金曾更高，普通從業者和管理者的薪金分別為97000美元和120000美元，相比2011年(普通從業者和管理者的薪金分別為98000美元和118000美元)變化不大。

　　大數據從業人員的平均薪金看起來已經相當不錯，但還有哪項職位可以獲得更多的薪水?大數據浪潮正在推進CEO尋找能夠告訴他未來發展(在上周乃至上個月沒有事情發生)的人才。

　　這類人才具備前瞻性和預見性的見解。埃森哲人才與組織績效服務線下屬的文化變革小組負責人Stacy Blanchard表示“他們通常是統計學家并且精通數據建模，同時他們知道如何在可用數據中使用最佳的算法，這極具技術含量”。他們幫助組織在大量信息中挖掘有價值的數據，并將數據轉化為深入的認知和精準預測的模型。

　　大數據時代也迫使許多行業發生變革，當今制造商就在研究需求的數據和供應鏈信息，以便削減產品開發周期，提高制造和供應鏈的效率。同時向AOL、comScore、eHarmony等級與互聯網的企業正在將客戶的點擊流數據進行分析，以提供有價值的個性化和定位服務，同時幫助找到最合適的客戶進行精準營銷。

　　從星巴克到沃爾瑪，他們正在分析密集型數據，以便得出最合適的產品選型和定價。對于醫療。如哈佛醫學院通過對臨床資料的分析可為患者提高診斷、治療的效率。總之企業和政府機構越來越看重通過數據驅動決策，這導致他們對分析和信息管理專業的需求不斷增加。以下是大數據領域從業人員的十個趨勢。

　　趨勢一：薪金將繼續增長

　　BI分析和IM專業人才現今薪金水平已經由于許多其他IT職位，但未來這樣的趨勢還會繼續下去，尤其是管理人員，未來BI管理者的薪金將達134000美元(在InformationWeek所調查的23個IT職位中排名第四)，而普通BI從業者未來薪金將達到96000美元(在InformationWeek所調查的23個IT職位中排名第十)。而數據整合和數據倉庫管理人員薪金在未來將達到131000美元，普通工作人員薪金也有101000美元。(它們在InformationWeek所調查的23個IT職位中分別排名第六和第七)。

　　趨勢二：大數據人才供不應求

　　事實上，麥肯錫全球研究院的研究預測在未來6年，僅在美國本土就可能面臨缺乏14萬至19萬具備深入分析數據能力人才的情況，同時具備通過分析大數據并為企業做出有效決策的數據的管理人員和分析師也有150萬人的缺口。而美國和其他經濟體所面臨的人才短缺的現象不能僅僅通過研究生和畢業生的涌入填補這一空白。而《Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivit》則認為培訓相當數量大數據人才是相當必要的。

　　趨勢三：雇傭外包

　　BI分析和IM人才需求的另一個跡象是外包，在調查報告中660名外包工作受訪者的薪金要高于平均水平。25%的組織將其大數據分析業務外包給美國和境外企業，17%的組織表示只外包給美國境內企業，22%的組織表示外包業務完全交給境外企業。而在InformationWeek參與調查的13880位IT專業人士中，這個數字分別為18%、15%和18%。從大的系統集成商(像Accenture和IBM)到軟件和平臺商(像SAS和TeraData)，他們提供特定行業的資訊和分析服務，這些企業在填補大數據分析缺口中發揮了重要的作用。

　　趨勢四：人才團隊內出現分歧

　　埃森哲Stacy Blanchard

　　埃森哲Stacy Blanchard表示分歧將出現在BI分析和IM團隊之中，新生代和老一代的專業人員之間的差別不僅僅是年齡，而態度才是最重要的。新生代的從業人員更喜歡使用開放的開源工具和云計算，埃森哲的研究同時表明新生代從業人員還會與他們的同行對比收入情況。新生代從業人員想要確保他們正在使用的技術是最新最好的，以便跟上市場和商業化發展的腳步。而對于企業來說不利的因素是新生代對他們的工作環境更加敏感，一旦他們無法與志同道合的同時合作或是無法看到自己的見解對實際業務的影響，那么企業將會失去他們。

　　趨勢五：大數據專業人士需要不斷進步

　　BI分析、IM從業人員和管理人員需要引入更多特定技術培訓和認證課程。而統計學和分析學的培訓是非常具有價值的。更重要的是，對與在金融和市場營銷等領域的業務技能培訓要遠高于普通IT培訓。#p#

　　趨勢六：精通大數據的專業人才將成為最重要的業務角色

　　BI分析和IM專業人才將要比他們的同齡人承擔更多非IT領域的職責。在660位受訪者中，55%的管理和工作人員表示他們具備IT以外的相關經驗。BI和IM管理人員對IT以外的領域富有更多的責任——如業務的發展、研究與開發方向等。

　　趨勢七：大數據領域需要數據科學家

　　Ancestry.com Scott Sorensen

　　美國家譜網站Ancestry.com正在雇傭大數據從業人員，Ancestry.com Scott Sorensen表示他們正在猶他州和舊金山聘請大約80名具備從業能力新員工。新員工將填補Web開發、數據庫管理等職位。同時公司也聘請了10余名精通大數據的專業人士，這其中包括少數的數據科學家。而數據科學家到底如何定義?Scott Sorensen認為對于數據科學家，很難找到權威的定義。但Scott Sorensen表示數據科學家擅長采用統計學方式用于開發算法。大多數時間他們是統計數專家，他們了解如何建立統計模型，使企業在處理大數據時開發出新的算法。

　　趨勢八：高校回應大數據人才缺口

　　企業都在尋找機遇R語言統計編程和基于Hadoop和MapReduce編程人員。美國家譜網站Ancestry.com就試圖從Google、Yahoo和Microsoft等公司招募員工。同時他們也將目光著眼于學校，旨在引入機器學習課程學位的學生。Scott Sorensen表示“當今卡耐基梅隆大學、加州州理工大學以及加州大學伯克利分校等眾多大學都在加強機器學習的相關課程”。

　　趨勢九：數據驅動的工作令人滿意并充滿挑戰

　　BI分析和IM管理專業人員相比與常見IT人員，他們對工作和職業生涯所面臨的挑戰都較為滿意。在調查中，69%的BI和數據整合/數據倉庫的從業人員選擇了“非常滿意”和“滿意”。當被問及他們的工作是否在對他們的智力有所挑戰時，91%的BI/分析/IM人員以及93%的管理人士表示事實上他們確實正受到一些挑戰。

　　趨勢十：大數據專業人士將擁抱未來

　　時代在變，以往的歷史查詢和報告能力在當今的大數據時代顯然已經力不從心，BI和IM領域的“老兵”或許已經領取不菲的薪金，但他們完全可以提高他們的薪酬待遇并延長自己的職業生涯，這需要他們做出改變，他們應當熟悉下一代專業知識的方法和技術。而大數據平臺、非結構化信息管理技術、文本分析技術和先進的分析方法正在成為未來業務洞察力的關鍵因素。明智的企業和聰明的員工應該接受大數據時代所帶來的變化。