大数据专业确实具备“越老越吃香”的潜力，核心优势在于经验积累与技术迭代的长期价值。 行业对复合型人才的需求、技术壁垒的持续提升以及业务场景的深度绑定，使得资深从业者的职业竞争力随年限增长而增强。

1. 经验壁垒决定不可替代性
   大数据领域的复杂业务场景（如金融风控、医疗数据分析）往往依赖长期积累的行业认知，资深工程师能快速定位数据异常并优化模型，这种经验难以通过短期培训复制。例如，10年经验的数据科学家在算法调参和业务落地效率上远超新人。

2. 技术深度拓宽职业天花板
   从初级数据分析师到大数据架构师，职业路径需要掌握分布式计算、实时流处理等进阶技能。随着量子计算、联邦学习等新兴技术的融合，持续学习的老手更易占据高薪岗位，如首席数据官（CDO）通常需15年以上跨领域经验。

3. 行业需求驱动长期价值
   传统产业数字化转型加速，医疗、能源等领域对既能建模又懂业务的老将需求激增。2035年全球数据人才缺口或达数百万，企业更愿为能同时解决技术难题和战略规划的老手支付溢价薪资。

大数据从业者若能持续更新技术栈并深耕垂直领域，职业生命周期将远超普通IT岗位。建议关注“技术+业务”双轮驱动，早期积累算法与工程能力，中期转向架构设计或行业解决方案，以时间换空间实现价值跃迁。