大数据毫无疑问是当前最为热门的IT产业之一，但当前的IT产业链中，大数据人才仍旧处于欠缺态势，许多ISV也在努力通过不同方式，提升大数据人才的培养速度。
随着银行业务的快速发展以及随之带来的数据量不断增加，整个金融行业对大数据相关的需求也在近两年来不断增加，这也推动国内金融行业最主要方案商之一的宇信易诚开始对大数据业务，以及支撑这一业务的大数据人才团队建设投入足够的关注。
作为宇信易诚北部大区交付中心副总经理，王野的团队中有超过300名在金融行业有经验的项目实施人员，而帮助客户部署大数据相关解决方案，也是王野的团队近年来重要的工作方向。在银行历史数据平台的迁移、数据的快速检索和应用、现钞实物存取和验证，以及信用卡部门的个人征信等应用中，宇信易诚都与厂商合作，完成了项目的成功实施。
尽管已经在不同种类的大数据相关项目中有两年的实施经验，但在王野看来，宇信易诚目前的大数据人才仍不能说足够，人才培养和团队建设仍在进行中。借助合作的IBM、英特尔、EMC等上游IT厂商的推动，公司正在着力培养更多的大数据人才。此外，通过项目的实践和外部的人才引进，宇信易诚也在加速大数据人才积累的脚步。
在王野看来，对Hadoop核心平台和开源框架的熟悉，是大数据人才必须具备的基本技能，此外，对于大数据处理的效能，以及分布式集群的整体架构和算法熟悉，也有助于大数据人才在众多的算法中找到最为优化的查询检索方式，利用自身经验帮助客户在新架构平台中取得更多的价值。
而对于用户行业和业务的了解，王野认为同样是大数据相关应用能够成功实施的基础。“我们的所有工程师必须都要具备银行业务的基础知识，否则实现业务建模和价值就无从谈起。”他说，“此外，在数据挖掘层面，数学逻辑和思维推理能力是十分重要的，这决定在建模和算法制定过程中是否能有更深刻的认识。我们的工程师中，大部分是数学和计算机专业出身，其中，数学专业出身的往往更容易培养成大数据人才。”
与厂商在大数据人才培养和团队建设上的合作，是王野最为看重的人才培养方式。他介绍，在许多银行信息化项目中，厂商都能提供充分和真实的POC环境，尤其是针对创新性的大数据相关应用，银行对项目的预测试往往都会更为重视。而利用厂商提供的资源与客户共同搭建POC环境过程中，能有效地与客户的IT人员一起收获丰富的大数据实战经验。而在大数据项目落地的过程中，宇信易诚也会在共同实施的过程中获得厂商提供的支持。“厂商会提供专门对口的技术专家，全程盯着我们的项目，这对人才能力水平的提升会有非常大的帮助。”他说。
作为一家将业务重点关注于企业级开源解决方案的ISV，成立于2003年的上海拜服信息科技有限公司从两年以前，开始将集中在开源数据库和虚拟化方向上的主要业务转到基于云计算的大数据领域上来。
随着大数据应用在传统行业中的接受程度不断增加，上海拜服从2012年通过技术方面的尝试，开始将自己研发的大数据解决方案在金融、电信和大型国有制造企业中推广。尽管由于大数据相关的项目周期一般会长达接近半年，目前已经成功部署和应用的大数据解决方案还主要集中在金融和电信等行业，但这一领域强烈的客户需求和快速的增长速度，则被公司开源业务技术总监余军看作是未来重要的发展方向。
但同时，大数据业务的发展也给公司原有的人员结构带来了巨大的挑战。由于公司业务围绕软件开发，在大数据业务开展之前，软件工程师是公司最为主要的人力资源储备，但在开展大数据业务之后，余军也发现这一领域对于技术人员的要求，也远远超过公司之前对研发工程师的要求水平。
“我们在实际项目开发部署过程中，发现大数据相关人员对复合性知识技能有非常高的要求。”余军说。在他看来，即使不考虑客户应用的熟悉程度，大数据人才对技术上的要求首先是要对类似高性能计算的分布式系统有比较深刻的理解，二是必须具备数据库、数据分析和处理方面的技能和知识，此外，由于大数据相关的应用大部分用Java开发，因此对Java的熟悉也是大数据工程师必需的硬性技能。
作为技术总监，余军在公司中主要的工作是技术团队和项目的管理，但是在许多项目中，余军也作为技术人员参加到具体的研发实施工作之中，这也是余军决定投入大量精力，与同事一起参加英特尔大数据工程师培训和认证的工作之中的原因。在他看来，参加主流厂商的培训和评估体系，不仅能了解整个产业中不同企业对大数据的视点，从而在招聘技术人员的时候能够更有针对性，同时也更能在大数据产业中把握市场和技术真实的脉络，对公司今后的战略发展方向和技术路线的选择将大有裨益。