在互联网日益发展的今天，互联网已逐渐成为企业数据驱动战略的重要组成部分;一方面可以为企业带来操作流程、库存管理、增强设备维护等方面的好处;另一方面随着智能化技术的日渐成熟，大数据与人工智能的结合来大幅度提升数据分析能力已成为行业内的共识。但是一套成熟的互联策略不仅是将设备、传感器等连接到互联网，也不单单只是数据方面的收集、面对当下互联网动辄PB级别的海量数据(1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB)，若是不能及时分析、利用这些庞大的数据，就没法使得数据的价值最大化，更没法基于数据分析、数据开发去进行更多的增值业务。
因而，建立一套有效分析互联网创造的大量数据的能力，一方面是帮助企业降本增效、实现物联网商业价值的核心所在，另一方面也是使得大数据分析技能更加成熟、普及速度更快的有效战略。但是现在对互联网大量数据分析的能力一直是行业内非常具有挑战的工作，因为一方面纪要拥有大量而且全面的行业数据，另一方面也需要行业全面的专业知识的了解、储备。然而对于当下的企业而言，最关键的是：在开始进行数据分析之前，要具备一套适合企业的、高效的互联网数据分析工具以及人员。
随着近几年大数据和人工智能保持着火爆的发展速度，2010-2019年期间，中国的人工智能和大数据企业持续上升，短短几年间，大数据的发展企业像雨后春笋般，大量的大数据企业出现，导致大数据人才急缺，企业对人才高薪难求，企业不得不抬高薪资来吸引人才。虽然薪资很高，但企业对大数据人才的要求也较高，算法工程师需求最大，同时，大数据工程师、芯片研发工程师等职位也是IT领域热招的职位。要求大数据人才技术精湛、项目经验丰富程度、团队合作能力和思想开拓能力。大数据人才需要具备的能力也较高，拿大数据工程师为例，需要具备的能力有以下方面。
一、信息挖掘能力
每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用?这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。
二、信息处理能力
无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。
三、计算机编码能力
作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。
四、团队协作能力
大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成，团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。
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