目前已经有一批企业开始用数据创业。在国外已经有不少用数据提供服务、做数据分析、进行可视化研究的公司，有些已经取得不错的业绩，甚至有很好的前景而拒绝大公司收购。有人预测，如果国内互联网创业者，能从海量的“垃圾”信息中嗅出些端倪，找到某个切入点，没准能成为行业的佼佼者。不过，现在在国内找出个像样的“大数据”初创公司并非易事；但也有人认为，正是有这样的空白存在，才让人看到机遇。
各国大数据人才紧缺
大数据人才无疑是紧缺人才。Gartner咨询公司预测，大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预计，美国到2018年深度数据分析人才缺口将达14万～19万人，能够分析数据帮助公司获得经济效益的技术及管理人才有150万人的缺口。中国能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
IDC（互联网数据中心）发布预测报告称，2017年大数据技术和服务市场将增至324亿美元，实现27%的年复合增长率。此外还预测基于大数据的决策解决方案将开始取代或影响知识工作者角色，这势必引发人才转型。
面对大数据人才的短缺，各国如何在培养数据科学家和数据工程师？《2013中国大数据技术与产业发展白皮书》是由中国计算机学会大数据专家委员会历时半年多编写的，其中专门梳理了对大数据人才的培养。
在我国，香港中文大学从2008年起设立“数据科学商业统计”科学硕士学位；复旦大学从2007年起开设数据科学讨论班，2010年开始招收数据科学博士研究生，并从2013年起开设《数据科学》课程；北京航空航天大学于2012年设立大数据工程硕士学位。
在美国，加州大学伯克利分校从2011年开设《数据科学导论》；伊利诺伊大学香槟分校从2011年起举办“数据科学暑期研究班”；哥伦比亚大学从2013年起开设《应用数据科学》课程，并从2013年起开设相关培训项目，还计划从2014年起设立硕士学位，2015年设立博士学位；纽约大学从2013年秋季起设立“数据科学”硕士学位……在英国，邓迪大学从2013年起设立“数据科学”科学硕士学位。
大数据专家委员会认为，从目前各国的人才培养来看，数据科学家应掌握数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等学科技能，具有较宽的知识面，具有独立获取知识的能力。复旦大学的课程设置强调了数据科学家是研究数据的科学家，而不仅仅是一个数据工程师或者数据分析师。