信息的爆炸式增长也衍生了很多复合型数据处理人才需求，以下内容就从分析四种数据处理人才以及企业如何做好数据型人才储备谈起。

　　第一种：海量数据挖掘分析人才

　　这种是根据用户的产品内信息和行为模式所产生的海量数据作的挖掘和建模分析工作,找出人的肉眼以及直觉所达不到的隐式的规律、模式和需求。以实现智能匹配和推荐功能。这在一些自由生态系统的产品中可以广泛见到，比如美团、赶集、58、小米，微信不管如何，他们希望自己的流量和用户为他们产生出额外价值，作为他们平台和生态系统的超级优势。

　　第二种：运营数据个性化分析人才

　　这类人才会去分析产品内部，包括用户的增长，流失率，活跃度，增速，渠道比例，结合对比产品功能上线以及策略调整的时间线，辅助运营和产品。当然这个听上去并没有之前的技术运营那么高上大，但是对于产品的发展壮大，是必不可少的。他保证你的产品在发布后并不是两眼一抹黑发展的，当你的产品在开发中和刚刚发布，可能你是抓住一个市场需求，改进和解决一个不完美的现实问题。但是当产品发布之后，你的产品不再是你的产品，而是你和用户的共同，所以这项技术至少对于大部分的产品非常重要。

　　第三种：Web数据挖掘人才

　　Web数据的挖掘是搜索引擎通过web和移动端的精准营销平台仍然是重点，可惜移动端和垂直信息入口的崛起，使得基于WWW框架下的世界正在面临信息的分裂。信息处理的悖论，信息处理更加垂直化和精准分类使得人们获得有用信息，但同时割裂人们获得更多信息的渠道，权威化的入口获得优势，以及利用这一权威化的入口获得的便利，在另外一方面向着反面发展，他可能会让更有生命力的信息割裂在权威之外，也杜绝了新的变化，新的可能性的产生。

　　第四种：多媒体信息处理人才

　　在“扫一扫”功能以及 Pay的信用卡添加上大家已经见到，利用多媒体技术改变信息的输入和输出形式。用多媒体取代传统的文本信息，比如语音输入和语音搜索，填写表格和个人身份的图像输入，面部识别。使得信息的使用和检索，更加交互化，更加高级的信息交互模式。计算机输入法让人们放弃了日常书写对于审美和正确性的要求，这种高级的信息交互模式可能培养的是未来信息时代的赛伯文盲。如果说前一种模式是把web数据或者其他平台内的数字化数据，自然语言数据作为海量信息源头，那么这里简直是把世界万物都变成数据源了。