现实生活中有数不清的例子说明我们已经生活在被大数据笼罩的世界中，比如通过分析大数据，预判犯罪行为的发生、寻找灾难中的生还者，微软研究院正利用来自哈勃等全球太空望远镜搜集来的数据和图像建立一幅宇宙地图……我们要知道的是全球每天会有220万TB的新数据增加——90%的数据都是在过去的两年里创造出来的，这个比例还在不断上升。
大数据的价值在美国的零售业早已得到运用，Tesco这家全球利润第二大的零售商从其会员卡的用户购买记录中，充分了解一个用户是什么“类别”的客人，并基于这些分类进行一系列的业务活动。比如，Target创建了一套女性购买行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的购买习惯，从而形成对品牌的忠诚度。
“大数据”绝对是时下最火热的IT行业词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等技术，正在为大数据带来大量的商业价值，逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
而与之相关的职业需求也呈爆发式增长，大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。与大数据相关的职位有很多，目前主要集中在系统研发工程师、应用开发工程师和数据分析师三方面。
系统研发工程师的工作主要针对研究生阶段计算机系统研究领域学得比较到位的同学，包括云计算技术、分布式系统、计算机网络，大数据系统搭建技术等。就业方向一般是提供大数据应用的云计算基础架构公司，这类工作更偏向于纯技术类，需要一些对技术有长期钻研精神的人来参与，目前市场人才的紧缺程度非常高。
应用开发工程师需要精通的技术主要包括算法分析、结构化与非结构化数据库系统、流数据分析技术及应用软件开发技术等等。大数据应用开发工程师主要偏向应用层面的技术开发，比如对数据库进行数据挖掘、分析，也可以根据用户的不同制定个性化服务，IBM就会通过企业的具体需求定制适合他们的大数据应用。
数据分析师涵盖的工作范围最广，除大数据相关技术外还需要各行各业领域的相关知识。比如为广告公司搜集大数据，分析目标用户的浏览习惯，就需要懂得广告公司的媒介投放知识;再比如分析下雨天，顾客在选择面包和蛋糕时为何偏向于后者的数据原因时，需要结合面包顾客的心理动因等影响消费行为的因素。由此可见，数据分析是与消费者日常行为关系最密切的一项研究。
之所以称大数据为产业革命的第三次浪潮，很大一部分原因在于它正渗透到生活的方方面面。但目前国内本科毕业生没有机会系统学习大数据的技术和思想，往往不足以支持大数据的复杂工作，因此读研的时候选择这个专业自然是明智的，这样在未来就业中不会产生太多的竞争者。虽然国内的大数据相关行的专业并不多，但这并不表示这个专业就没有用，而顺着大数据的时代风潮相信定能为未来的职业发展锦上添花。
