大数据开发需要以下基础技术人才：
1. 数据科学家：负责设计和实施大数据项目，进行数据分析和挖掘，为企业提供决策支持。他们需要具备统计学、机器学习、数据挖掘等相关专业知识，熟悉大数据处理工具和技术。
2. 数据工程师：负责构建和维护大数据系统，包括数据采集、存储、处理和分析等环节。他们需要具备编程、数据库管理、分布式计算等相关技能，熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架。
3. 数据分析师：负责收集、整理和分析数据，为业务部门提供数据支持。他们需要具备统计学、数据分析、数据可视化等相关知识，熟悉Excel、SQL等常用数据分析工具。
4. 大数据架构师：负责设计和规划大数据系统的整体架构，确保系统的可扩展性和稳定性。他们需要具备计算机网络、分布式系统、云计算等相关知识，熟悉微服务、容器化等技术。
5. 大数据产品经理：负责大数据产品的规划、设计和管理，确保产品满足市场需求。他们需要具备市场调研、产品设计、项目管理等相关能力，熟悉敏捷开发、DevOps等开发流程。
6. 数据仓库专家：负责构建和管理数据仓库，实现数据的集成、清洗和转换。他们需要具备数据库管理、ETL开发、数据仓库设计等相关技能，熟悉Oracle、MySQL等数据库管理系统。
7. 数据安全专家：负责保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。他们需要具备网络安全、密码学、加密算法等相关知识，熟悉安全协议、加密技术等。
8. 大数据运维工程师：负责大数据系统的监控、故障排查和优化，确保系统的稳定运行。他们需要具备系统维护、网络管理、性能调优等相关技能，熟悉Linux、Windows等操作系统，以及Docker、Kubernetes等容器技术。
9. 大数据培训师：负责培训和指导大数据相关人才，提高企业的大数据技术水平。他们需要具备丰富的实践经验和教学经验，熟悉大数据理论和技术体系，能够针对不同层次的学员制定个性化的培训方案。
10. 大数据咨询顾问：为客户提供大数据解决方案和咨询服务，帮助他们解决实际问题。他们需要具备深厚的行业背景和丰富的项目经验，熟悉大数据技术和应用实践，能够根据客户需求提供定制化的解决方案。
总之，大数据开发需要具备多种基础技术人才，他们分别在数据科学、数据工程、数据分析、大数据架构、产品管理、数据安全、运维和培训等方面发挥关键作用。通过合理配置这些人才，企业可以有效地开展大数据项目，推动数字化转型发展。
