从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到52.35%和47.48%，职位数占到61.23%和56.74%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。
在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。
即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。
从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。
从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的"数据密集型"行业，是大数据产业发展的摇篮。
金融是另一个特别重要的"数据密集"领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。
除此之外，电信、专业服务(如咨询、人力资源、财会)、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。
《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在"数据密集"领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。
大数据需要什么样的产业政策
大数据应用需要什么样的产业政策?从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。
因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。
金融、电信、教育、影视媒体等"数据密集型"行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。
大数据应用需要的产业政策其实就是市场经济下各个行业发展所应有的政策，如放开准入、公平竞争、减轻企业负担、消除企业所有制歧视、消除企业规模歧视，等等。只有在一个开放的产业环境中，大数据才能在这些产业得以有效运用。一个地方若要在金融、医疗、教育等领域大力推动大数据运用，最管用的政策就是对这些行业进行有力的改革。