数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。目前数据相关人才的欠缺严重阻碍数据市场发展。
据 Gartner预测，到2017年，全球将新增440万个与数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。
未来，数据分析将会出现约100万的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才数据分析人才。
据《劳动报》报道，微信、智能公交站牌……在大数据时代背景下，我们的行为每时每刻都在产生着数据，而这些数据改变着我们的生活。大数据产业已逐步从概念走向落地，90%企业都在使用大数据，而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。有报告指出，数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一，并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。
除了国内数据人才紧俏外，国外早在 2011 年，麦肯锡全球研究所就已经预测到2018 年，美国可能会缺少 150 万了解如何 利用数据分析做出有效决策的人才。现实是现在将马上超过这一数字。
而 CrowdFlower 近公布的 一项数据科学报告指出，“在接受问卷调查的数据科学家人群当中，有 83% 的人士认为现今的数据 科学家处于短缺状态”。 以当前中国数据人才的市场来看，主要分为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
可知，招聘公司对数据分析人才要求的工作经验基本集中在 1-3 年和无经验要求，其次是经验不限。也就是说，多数招聘公司对刚从事数据分析不久的年轻人的需求是比较高的，其中的原因除了说年轻人有时间，有精力外，还可能和中国大数
据刚起步不久，行业内大多数从业者的工作经验也不高有关。
从图表中可以看出，在 30 个细分的行业领域中，占比超过 10%的，除移动互联网外／电子商务外，还有金融／投资／证券，计算机软件和快速消费品（食品、饮料、化妆品）及服装／纺织／皮革，而其他行业都在 10%以下。
既然数据分析师的前景如此之好，我们可以选择的方向有哪些呢？
1.业务方向
一般来说大家在很多招聘网站搜寻数据分析的时候，会发现数据分析的业务方向有两种，一种就是辅助业务的数据分析职位。另一种就是数据分析师职位。
辅助业务的数据分析职位在零售业职位中比较多，并且数据分析师对业务必须熟练，同时对自己所面对的业务有很长时间的积淀和理解，这样就能快速的使用数据分析去发现业务流程中存在的问题，通过提出针对问题的解决方案去解决这些问题。由此可见，分析数据支撑着整个商业的逻辑。
辅助业务的数据分析师细分职业有市场调查、行业分析、经营分析三类数据。而业务方向中的数据分析师职位一般都是比较专业的，这种专业是具体怎么体现出来的呢？比如产品数据分析师、运营数据分析师和销售数据分析师等等。所以业务方面的数据分析师都是比较专业化的。
2.技术方向
一般来说，数据分析师在技术方面上主要指的是数据挖掘方向，一般来说是分为三种类型。第一种就是数据挖掘工程师、数据库工程师、数据开发工程师。而数据分析师在互联网和金融行业中的岗位是比较多的，当然，在技术方向的数据分析师的工资要比业务方面的数据分析师岗位的工资要高。不过，如果做到了管理层面，业务岗要比技术岗的工资要高。
严格来说，数据分析师的发展方向有很多，以上两种只是比较具有代表性，同时也是大多数从业者的选择。无论是业务方向的发展还是技术方向的发展，都各有优劣，但从整体上来说，数据分析行业做的最后所获得的薪资水平还是非常高的，基本上远高于其它行业的同等级别的从业者，如果大家有志向的话，可以选择从事数据分析行业哦。
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