同樣，最近兩年來占據北美職業人才需求量前列的數據分析和大數據行業，作為社會轉型階段的重要角色，也會在工革4.0的完成過程中慢慢減小社會比重。現在網絡時代發展接近末期，人類社會所創造的數據信息量變得比歷史的任何時候都要龐大，在2014年，世界上平均每天約有2.3x1021字節的數據被創造出來，而20年前，全世界的總數據量還不到2.5x1018字節。面對快速更新的巨大信息量，大多數行業過去以領導者個人經驗為依據的決策，在未來將被更多時候以數據分析結果為主要參考標準。前述從中樞處理到自我構建(Cyber-Cognition-Configuration)的三級結構正是數據分析的計算機物理系統實現，在幫助締造這三級結構的過程中，數據分析行業起到了重要的先行和構建作用，而在其實現以后，需要的人力數量便會減少。
上述論斷似乎帶有當代領軍行業正在奮力為自己挖掘墳墓的悲觀色彩，實則并非如此，先進生產力的本質是為人們提供更好的生活。所以與其說為自己挖掘墳墓，不如說為整個社會建造地下宮殿，而挖掘開發的龐大空間資源，將會為建設者自身創造新的發展環境。
除此之外，包括政治、經濟和文化領域在內，人類的生存活動都受到新工業革命的影響，不再贅述。
未來人應具備的能力和教育的方向
作為工業革命4.0智能時代，科技人才應該具備的兩個重要技能即是計算機化思維與數據分析能力。
既然無論對于生產者、管理者還是用戶，介入生產過程同機器直接進行交互是本次工業革命的一個重要實現結果，那么只有對交互方法的正確理解才能有助于準確傳達和接受信息。就好比人們通過掌握外語來與其他國家的人交流一樣，學習計算機的語言，理解計算機的思維才能更好地享受物聯網和計算機物理系統帶來的便利。在信息時代，人類發明并建造計算機，努力對其開發和優化，好讓計算機可以更好地理解人類行為，模擬人類的學習和表達過程；在智能時代，計算機的認知能力開始超越人類的個體經驗，甚至可以為人類行為提供幫助和預測，所以人應該轉變觀念，從過去的驅使計算機理解人類行為變為主動學習和理解計算機的思維方式。因此，理解計算機思維以及懂得程序編譯的人，將更容易從事各個領域的工作。
數據分析能力也同樣為理解和確認計算機的分析方法提供幫助，并成為輔助計劃者和決策者順利安排計算機完成工作的有效工具。因此，IT和數據分析行業的工作者，在未來無論是繼續從事本行業還是投身于跨界行業都是極具優勢的。而在這兩類行業衰退之前，其他更早開始面臨挑戰的行業應看到這些能力的重要性，積極學習，增進相關知識的了解，以適應未來改變。
此外，藝術、體育及文化生活相關的思維意識和能力也將成為判定未來人才的重要標準。這里所說的藝術能力并非完全的藝術消費品(如傳統油畫、音樂會)鑒賞能力，而更多的是藝術化表達能力和概念設計能力。隨著人類生活的多媒體高信息化發展，簡易直觀的文字表達顯現出傳遞方向單一、傳遞信息模糊和接受體驗差等問題，在表述上失去優勢，而高度結合美學與文化的表現形式如動畫、人機交互應用等則越來越受到歡迎。麥肯錫公司就曾經為了加強報告的表達性，而調整內部人才的比例，削減了工商管理碩士(MBA)的比重，增加招收了更多的藝術學碩士(MFA, Masterof Fine Art)。
抽象化表達與文化、情感的體驗是(至少下一個時代內)計算機無法取代人類完成的，這也成為藝術、體育及文化生活相關工作技能重要的另一個原因。而美學與文化設計是可以建立在現有功能的基礎上的，企業可以成立專門的藝術部門來完成企業文化與日常生活的結合，為自身和用戶帶來更多精彩體驗。比如谷歌主頁現在每天帶給人小感動、小驚喜的GoogleDoodles 就正是Fine Art的實際應用。Google Doodles根據新聞或當日歷史事件編繪制作，包含從人文到科技各個領域，它引發用戶的觀看興趣，并引導觀看者進行相關知識的搜索。無形中為社會和人們的生活帶來了更多新鮮感與正能量，也為自己贏得了更好的用戶體驗。
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