在互聯網日益發展的今天，互聯網已逐漸成為企業數據驅動戰略的重要組成部分;一方面可以為企業帶來操作流程、庫存管理、增強設備維護等方面的好處;另一方面隨著智能化技術的日漸成熟，大數據與人工智能的結合來大幅度提升數據分析能力已成為行業內的共識。但是一套成熟的互聯策略不僅是將設備、傳感器等連接到互聯網，也不單單只是數據方面的收集、面對當下互聯網動輒PB級別的海量數據(1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB)，若是不能及時分析、利用這些龐大的數據，就沒法使得數據的價值最大化，更沒法基于數據分析、數據開發去進行更多的增值業務。

　　因而，建立一套有效分析互聯網創造的大量數據的能力，一方面是幫助企業降本增效、實現物聯網商業價值的核心所在，另一方面也是使得大數據分析技能更加成熟、普及速度更快的有效戰略。但是現在對互聯網大量數據分析的能力一直是行業內非常具有挑戰的工作，因為一方面紀要擁有大量而且全面的行業數據，另一方面也需要行業全面的專業知識的了解、儲備。然而對于當下的企業而言，最關鍵的是：在開始進行數據分析之前，要具備一套適合企業的、高效的互聯網數據分析工具以及人員。

　　隨著近幾年大數據和人工智能保持著火爆的發展速度，2010-2019年期間，中國的人工智能和大數據企業持續上升，短短幾年間，大數據的發展企業像雨后春筍般，大量的大數據企業出現，導致大數據人才急缺，企業對人才高薪難求，企業不得不抬高薪資來吸引人才。雖然薪資很高，但企業對大數據人才的要求也較高，算法工程師需求最大，同時，大數據工程師、芯片研發工程師等職位也是IT領域熱招的職位。要求大數據人才技術精湛、項目經驗豐富程度、團隊合作能力和思想開拓能力。大數據人才需要具備的能力也較高，拿大數據工程師為例，需要具備的能力有以下方面。

　　一、信息挖掘能力

　　每天都有數以萬計的數據信息產生，這些數據中不乏有很多無用的信息，那到底什么樣的信息可以被重新利用?這就考驗了數據工程師對于數據靈敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息進行分析，這是對工程師最基本的考量。

　　二、信息處理能力

　　無論是在哪個行業，對事態的處理都是考驗能力最好的辦法，在大數據行業也不例外。在高級分析技術方面，工程師獨具的自主思考能力是無可替代的。大數據在處理時所運用的工具和技術具備很大的優勢，工程師根據企業不同的業務性質做出不同的判斷，造成不同數據分析所達到的不同目的。

　　三、計算機編碼能力

　　作為大數據工程師，許多數據都是從人們的點擊、瀏覽中生成的文字、語音、圖像或者更為復雜的其他數據信息，所以這就要求了大數據工程師需要分析各種毫無頭緒的信息。不過大數據分析面向的基本都是商業分析，所以這就需要工程師具備基本的計算機處理能力。

　　四、團隊協作能力

　　大數據開發工程師的工作必然會在一個團隊中完成，團隊成員間的完美對接、無障礙交流對順利完成項目起著至關重要的作用。而部門間的相互配合、有效溝通，也對項目的進度起到了關鍵的作用。