在大数据时代，最需要的知识主要包括以下几个方面：
1. 数据科学与分析：随着数据的爆炸性增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，并对其进行分析和解释，成为一项重要任务。数据科学与分析知识能够帮助人们更好地理解和利用这些数据，从而做出更明智的决策。
2. 机器学习与人工智能：机器学习和人工智能技术在大数据处理中发挥着重要作用。通过学习大量数据，机器学习模型可以预测未来趋势，实现自动化决策，而人工智能则可以实现智能搜索、推荐等复杂功能。掌握这些技术知识对于大数据时代的工作至关重要。
3. 分布式计算与存储：大数据通常具有海量、高速、多样的特点，因此需要高效的分布式计算和存储技术来处理。了解分布式计算的原理和方法，以及选择合适的存储系统，是应对大数据挑战的关键。
4. 数据库管理：数据库是存储和管理大数据的重要工具。掌握关系型数据库和非关系型数据库的基本概念、原理和技术，可以帮助人们更好地设计和维护数据库系统，提高数据查询和分析的效率。
5. 信息安全与隐私保护：大数据时代，数据安全和隐私保护问题日益突出。了解信息安全的基本概念、技术和方法，以及遵循相关法律法规，是保障数据安全和用户隐私的必要条件。
6. 大数据平台与工具：熟悉各种大数据平台（如Hadoop、Spark等）和工具（如Hive、Pig等），可以帮助人们更好地构建和运行大数据应用，提高数据处理的效率和效果。
7. 数据可视化与报告：数据可视化是将抽象的数据转化为直观的图形或图表，以便人们更容易理解和分析。掌握数据可视化的方法和技术，可以帮助人们更好地展示数据结果，提高数据分析的效果。
8. 云计算与边缘计算：云计算和边缘计算为大数据处理提供了新的可能。了解云计算的原理、服务模型和架构，以及边缘计算的优势和应用，有助于人们更好地利用云计算和边缘计算资源，实现数据的实时处理和分析。
9. 项目管理与团队协作：大数据项目往往涉及多个部门和团队的合作，因此项目管理和团队协作能力对于成功实施大数据项目至关重要。了解项目管理的基本原则和方法，以及有效的沟通和协作技巧，可以帮助人们更好地协调各方资源，确保项目的顺利进行。
10. 持续学习和创新：大数据领域不断发展和变化，只有不断学习和掌握新知识，才能跟上时代的步伐。培养创新思维和解决问题的能力，对于适应大数据时代的需求具有重要意义。
总之，在大数据时代，最需要的知识涵盖了数据科学与分析、机器学习与人工智能、分布式计算与存储、数据库管理、信息安全与隐私保护、大数据平台与工具、数据可视化与报告、云计算与边缘计算、项目管理与团队协作以及持续学习和创新等方面。只有全面掌握这些知识，才能在大数据时代中脱颖而出，为企业和个人创造价值。
