技術發展正在快速改變我們的社會，也改變著人們的職業規劃。據媒體預測，數據分析師將是未來最重要的工作之一。或許不久的將來，一家企業中80%的崗位，都要求掌握數據分析能力。

　　在大數據時代，數據分析有多重要？對企業來說，面對大數據“洪流”，要想從中提取有效信息，“如同從打開的高壓水管中喝水一樣困難”。也正因此，在當前數字化浪潮下，把海量數據變成可用信息，挖掘數據價值并使其有效落地，真正服務國計民生，成為各家IT服務商的必爭之地。

　　人工智能日益發達的今天，為什么還需要數據分析師？其中一個原因是，人工智能需要大量的數據來學習和識別，它們對事物的解讀和人類迥然不同。比如，人類很容易辨別一張圖片中，孩子正在啃的是一個蘋果，而為了教會算法精確識別一個蘋果，需要提供數萬張甚至數百萬張的蘋果圖片。

　　另外，和一些人認為的大數據時代“文科無用”截然相反，有專家認為，大數據時代，傳統的“文科生”更容易找到好工作。這里所說的“文科”，是指需要和人打交道的工作，比如市場研究員，還有咨詢、教育、娛樂業等，都不是純技術性工作。數據顯示，技術進步背景下，世界范圍內，過去幾年此類就業崗位增加了三成左右。

　　大數據時代，把文科的見識和理工科的技術結合起來，有可能產生新的藍海。比如說，好奇心+大數據=市場研究，文學創造力+互聯網=社交網絡經理，等等。

　　更為重要的是，具有人文思維的數據分析師，可能會注意到趨勢背后的“慢變量”。相較于我們每天都能接觸到的信息，所謂“慢變量”指的是我們平時不常接觸，但是卻對未來有重要影響的變量。比如氣候的變化、海水的潮汐、冰川的凝結與消融，等等，這些緩慢形成的真實存在，對我們的世界產生著巨大的影響。

　　根據“摩爾定律”，我們正生活在一個不斷加速的世界中：更快的電腦、市場、潮流、產品周期，甚至連我們的思維、動作也在加速。但與此同時也有人開始產生疑問，為什么速度越快，時間越少？或許，面對信息時代的洶涌波濤，我們更應該用一顆人文之心，去關注那些緩慢、持久而堅定的“慢變量”。