在2019年，数据分析是企业发展需求最大的、最热门的的工作之一。数据分析需要的技术领域包括Python、C ++和Java等编程语言，机器学习和AI经验、定量分析能力、数据挖掘以及SQL / NoSQL数据库和算法开发等技能。
在2019年，数据分析是企业发展需求最大的、最热门的的工作之一。数据分析需要的技术领域包括Python、C ++和Java等编程语言，机器学习和AI经验、定量分析能力、数据挖掘以及SQL / NoSQL数据库和算法开发等技能。
然而这些只是买进大数据分析职业门槛所需的必备技能，想要成为这个领域的佼佼者，您还需要出去专业技能以外的技能。
以下是帮助您增强自身大数据分析领域影响力、提高自身职业高度的六项必备技能。
1、了解自己的公司
您了解公司的产品线、收入来源、财务和销售报告以及战略目标吗？如果您想在IT、数据科学和最终用户之间架起一座桥梁，那么掌握业务的动向、了解公司运转的因素和在技术上执行同样重要。
2. 熟悉业务流程工程
分析、机器学习、物联网、机器人自动化和人工智能等大技术正在颠覆企业。这些技术会中断，因为它们影响了已建立的业务流程，必须重新设计，这意味着必须对用户进行重新培训。
IT部门甚至终端业务部门常常将新技术插入到业务流程中，而没有评估现有流程和工作人员将受到什么影响。
这可能会导致项目失败，如果在新业务流程确立之前将其适当地插入并在新业务流程中进行测试，则该项目可能会成功。您需要能够与技术人员和最终用户一起工作，从而使添加到业务流程中的技术能够改进流程，并使工作变得更容易。
3. 合作很重要
大数据技术的插入和业务流程的重新设计取决于熟悉业务流程的最终用户与提供新技术的技术人员之间的健康合作。
您必须做一个无私的合作者，尽一切努力使项目取得成功。 您还必须能够激发他人的合作意向，以便团队可以创建出色的业务流程，以利用一些更高端的大数据技术。
4. 大数据项目跟进
获取大数据项目经验的最佳途径之一是跟进已经实施的大数据项目，这使您能够看到项目中哪些地方进展良好，哪些地方可以改进。您可以在未来的项目中应用这个方法。
另外，项目实施后跟进的情况可以告知客户，透露出您关心着他们的系统和工作环境，这可以为您的下一个项目中更好地与客户合作打下一定的基础。
5. 坚持数据分析和治理合规合法
成功完成大数据项目不能绕开的一步就是在项目期限和范围内保证合法合规、治理的一致性和QA检查。
6. 保证数据质量
大数据项目失败的原因之一就是数据质量差。大多数IT和业务用户都知道这一点，但他们也知道清理数据是一项冗长乏味的工作尤其是当有些数据清理需要手动完成的时候，这会妨碍其他项目的正常进行。
如果数据清理步骤没有彻底地完成，就会造成很大的风险。失败的商业决策可能是因为它所基于的数据本身就是失败的。成功的商业决策和大数据项目必须依托正确的、高质量的数据，所以在运行大数据项目的时候必须时时刻刻保证数据的质量，避免出现意外情况。
