賴緯樂說，進行地下管線測量，可使用雙頻天線透地雷達，了解地下情況。
楊良河說，為配合大數據發展趨勢，香港大學將新設「Master of Data Science」課程，料明年推出。
何偉信指出，香港要發展成智慧城市，商業分析和數據挖掘是重要一環，對大數據人才的需求將持續上升。
HKU Innovative Data Mining Application Awards冠軍隊伍為「數據驅動人才挽留計劃」，團隊成員之一侯斌皓(右二)說，大數據應用於人力資源管理，可從中發現人力問題和趨勢，為招聘和留才帶來啟示。
近年科技發展飛快，各行業不斷革新轉變，人才須持續增值走在技術尖端。在新技術浪潮下，無論業界和學界都有新發展，造就各類新型人才，如測量界的「地底醫生」，或商界炙手可熱的Data Scientist，就業技能皆獨特。
香港地下環境錯綜複雜，各種管線交，同一地點不時被重複開挖，致出現水管滲漏、爆裂、地陷等問題，儼然地下計時炸彈。有類土地測量人員猶如地底醫生，他們會用上各種新技術，專為地底拆彈。本港地下管線極其密集，數年前已有報告指出，平均每1公里路段，地下便有47公里管線，而管線往往有20種以上，如水管、電纜、煤氣喉、寬頻網絡等。
地下管線測量是較新興的土地測量專業範疇，將測量由地面延伸至地底。香港理工大學土地測量及地理資訊學系學士課程主任及助理教授賴緯樂博士工程師稱，為更準確給地下管線定位，近5至10年來，業界採用高端科技如透地雷達、紅外線、聲納、電磁感應等進行地底測量。按法例規定，若要進行電纜和煤氣工程，必須先進行地底測量，而部分公務工程亦要求承建商先進行相關勘探工作後方可施工。目前煤氣公司、政府機構、承建商、專業管線測量公司等，皆設有地底測量團隊，聘有土地測量師和工程師負責相關工作。
如想投身相關工作，須接受測量專業訓練，以及學習儀器操作。理大下學年將改組課程，把土地測量、地理資訊科技、管線設施測繪及管理3個專業合而為一，新課程名為「土地測量及地理資訊學（榮譽）理學士學位」。賴緯樂說，畢業生就業可有不同路向，如從事地下管線測量可任職於公用機構、政府機構、承建商等。由於地下管線維修和保養工程須持續進行，相關人手需求將穩步增加。
為何員工表現出眾、工作滿意度高，也會忽然跳槽？HR透過傳統exit interview未必可知道真相，用上大數據分析或有助揭開迷霧。近年大數據應用技術發展迅速，不少企業會參考數據分析制訂不同業務方案，令Data Scientist頓成搶手人才。早前學界有一項大數據比賽，從得獎隊伍項目可知數據應用最新發展一二　。
早前商業分析服務公司SAS香港與香港大學統計及精算學系合辦「HKU Innovative Data Mining Application Awards」，該學系碩士生利用科學分析軟件和工具，從人力資源管理、心理學、中醫等範疇收集數據，加以分析然後提交計劃書，以應對現實中各種挑戰。
侯斌皓說，HR日常儲存大量人力資源數據，如員工工時、晉升情況、考績表現、放假紀錄等，但多各自存放在人事檔案中，利用大數據則可綜合分析。他與團隊在網上收集了公開數據（open source），涵蓋企業1.5萬員工，再利用軟件和統計模型拆解離職疑團。
他舉例說，有些員工明明表現良好，工作滿意度頗高，但他們卻是離職高危族。「我們利用決策樹（Decision Tree）統計模型，把數據整理、分析、對比，找出共同特徵，後來發現這類員工的共同特徵是工時長，每月平均工作200小時以上，而負責處理的工作項目也特別多，若同時有4個項目在手，便接近離職警界線。」他續說，若HR定期利用大數據分析員工紀錄，便可防患未然，針對員工需要制訂有效留才方案，如適時增加人手、讓員工放假等。侯斌皓強調，大數據可用於各種商業決策，由於它是一門跨學科知識，可用於不同領域，並非純粹計數，除要數學好，也要懂得電腦科技和所從事行業的知識。
他指出，進行大數據分析有既定流程，先要設定特定問題，然後進行數據採集、管理、分析，過程中要用上不同模型，各有不同假設，須小心選擇。從業員必須掌握大數據分析電腦軟件以及基本編程技術。此外，大數據可應用在不同行業，分析人員本身也要熟知該行行情。
如想掌握大數據技能，可考慮報讀專業認證。SAS香港總經理何偉信稱，該公司設有專業認證計劃「SAS Global Certification Program」，提供的技術認證涵蓋基礎分析工具、進階數據分析、商業智能與分析、數據管理等。另新增了「SAS Certified Big Data Professional」及「SAS Certified Data Scientist」專業資格認證，教授大數據管理、進階數據分析、機器學習及數據可視化的知識，適合擁有數據科學經驗的人士參加。
除了考取認證，在職人士亦可進修大學學術課程以提升技能。香港大學統計及精算學系副教授楊良河博士指出，該學系辦有統計學碩士課程，設有多個大數據科目，如「Big Data Analytics」和「Statistical Methods for Network Data」等。他表示隨著網絡科技發達，網絡和社交媒體的文字、聲音皆可用上特定方法採集及分析。學員來自不同行業，如銀行金融、電訊、醫療，部分學員從事風險管理，也有資訊科技人員、市場推廣人員等。