随着科技的不断进步，大数据和分析技能已经成为公司的重要需求领域。据AWS招聘机构Jefferson Frank透露，技术岗位的需求涵盖了Python、C++、Java等编程语言，以及机器学习和人工智能经验、定量分析能力、数据挖掘技术和SQL/NoSQL数据库及算法开发。

除了这些技术技能，要成为大数据领域的佼佼者，还需要具备软技能和商业头脑。

一、熟悉公司背景

了解公司产品线、收入来源、财务报表和战略目标至关重要。若想缩小与数据科学和最终用户之间的差距，掌握业务运作的本质同样重要，就如同编写代码一样关键。

二、掌握业务流程优化

大数据技术，如分析、机器学习、物联网、机器人流程自动化和人工智能，对企业有着深远的影响。这些技术需要对现有业务流程进行重新设计，因此需要对员工进行再培训。如果新引入的技术未经充分评估就投入使用，可能会导致项目失败。你需要既能与技术人员合作，也能与最终用户沟通，以确保技术改进顺利进行。

三、促进团队协作

大数据技术的应用和业务流程的重组需要业务流程专家和技术创新者的紧密合作。一个优秀的数据专家不仅要有技术能力，还要具备领导力和团队精神，能够激励他人共同推动项目的成功。

四、跟踪大数据项目

参与大数据项目最有效的方法之一就是跟踪已实施的项目，从中学习哪些做法有效，哪些需要改进。此外，项目完成后应及时向客户反馈，这不仅展示了对客户系统的关心，也为未来的合作打下了良好基础。

五、遵守法规和管理规定

在大数据项目中，合规性和管理规定是不可忽视的环节。必须留出足够的时间来进行必要的合规性检查。

六、维护数据质量

数据质量差是大数据项目失败的主要原因之一。尽管数据清理工作可能很繁琐，但高质量的数据对于做出正确的商业决策至关重要。因此，始终保持数据的质量是大数据专家的重要职责。