大数据时代在网络信息检索中遇到的主要问题是什么？

而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。

数据可视化技术让数据能以图表和的方式直观地展示在人们面前，但是很多还是留存有一些传统的观念。很多虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。

相对于数据管理、收集到挖掘，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?

工具抢了人的饭碗。

的支持

虽然大数据的概念已经普及。

从幕后到台前的转变

以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任，功能不可谓不强大。

但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，二者相辅相成，是友非敌，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，响应时代的需要，也为和数据分析师留有足够的空间。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程;同时，应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，大数据分析工具，数据分析师的工作性质也将发生改变。

在大数据时代?

很多大数据分析工具的设计起点非常高，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响对数据分析师工作性质的定位，数据的价值逐渐为人们所重视。