回顧2016年大資料發展，盤點十大熱門資料崗位

随着很多大公司對資料分析需求增多，資料相關崗位的人才需求量也越來越大。 資料學作為一門學科，已經受到時代的追捧。資料學，或者更準确來說，大資料，在2000年早期還是個冷門，而現在早已成為人們關注的焦點。早在2014年，高德納咨詢公司就預測，到2016年将有73%的公司企業将在大資料項目中投入重金。 2016年的尾聲即将到來，我們是時候回顧一下大資料的發展，盤點十大最熱門的資料崗位。

top1 首席資料官(cdo)

三軍不可無帥也，所有想在大資料項目中取得成功的公司都需要首席資料官坐鎮指揮。2014年cdo數量隻有400人，2015年增長到了1000人，據此，加德納預計，到2019年90%的英國大公司都會擁有自己的首席資料官。 首席資料官的工作内容非常多，職責也很複雜，他們負責公司的資料架構搭建、資料管理、資料安全保證、商務智能管理、資料洞察和進階分析。是以，首席資料師必須個人能力出衆，同時還需要具備足夠的上司力和遠見，找準公司發展目标，協調應變管理過程。

top2 營銷分析師/客戶關系管理分析師

客戶忠誠度項目、網絡分析和物聯網技術積攢了大量的使用者資料，很多先進公司已經在使用相關政策來支援公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些資料進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在excel和sql等資料分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確定數字化營銷能夠到達目标客戶群體。當與adobe campaigns等廣告系列管理軟體配合使用時，公司企業就可以確定其營銷政策達到最佳效果。

top3 資料工程師

随着hadoop和非結構化資料倉庫的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正确的資料。商務智能和資料科學都要求有幹淨的、有序的且可用的資料架構，而這通常是通過sql伺服器、甲骨文(oracle)和sap公司資料庫來實作的。高水準的工程師需要掌握資料管理技能，熟悉提取轉換加載過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席資料官甚至認為，資料工程師才是大資料相關行業中最重要的職位。

top4 商務智能開發工程師

商務智能開發工程師的最基本職能，是管理結構資料從資料庫配置設定至終端使用者的過程。商務智能(bi)曾經隻是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智能團隊正在搭建自服務訓示闆，這樣營運經理就能快速且有效地擷取高性能資料，評價公司營運情況。 商務智能最重要的技術目前都掌握在主要科技巨頭手中，包括微軟商務智能軟體包(ssis/ssas/ssrs/powerbi)，甲骨文(obiee, obia)，sap(businessobjects)和ibm(cognos)。

top5 資料可視化

你可能會奇怪，我為什麼把可視化擺在商務智能研發工程師前面。但是随着訓示闆和可視化工具的增多，商務智能“前端”研發工程師需要更熟練掌握tableau、qlikview/qliksense、 sisense和looker。能夠使用d3.js在網絡浏覽器中制作資料可視化的研發工程師也越來越受到公司歡迎。很多大公司開出的年薪已經超過了7萬5千英鎊，平均日薪500多英鎊。

top6 軟體研發工程師

這個也是大資料相關崗位?随着大資料的發展，很多公司都開始打造基于大資料平台的網頁應用。除了掌握javascript、c#、php和diango python架構等傳統軟體研發工具，大資料軟體研發工程師還需要熟練使用pyramid或者flask。

top7 大資料工程師

正如上文提到過的，資料工程師的工作是負責管理公司的資料，包括資料的收集，存儲、處理和分析。從經驗來看，這涉及到使用關系型資料庫，來管理以表格方式存儲的資料。有很多關于資料怎樣才能被定義為大資料的讨論。為了得到這個問題的結論，必須綜合考慮結構化和非結構化資料(圖像，視訊，音頻檔案等)，它們往往是實時收集的，并且過于複雜，是以不能由傳統資料結構處理。 大資料工程師需要能夠搭建并維護大型異構資料架構，這些資料通常是在mongodb等nosql資料庫中。很多公司采用hadoop架構和很多hadoop次級軟體包，如hive(資料軟體)，pig(資料流語言)和spark(多程式設計模型)，當然資料基礎設施還遠遠不止這些。

top8洞察分析師

可能每個公司對這個職位的叫法不一樣，但不可否認，現在具備執行力且精通技術的分析師炙手可熱。通常，他們都會和産品部門、市場部門緊密合作，運用資料程式設計工具來整合大資料集，得出分析結論，支援發展客戶群，制定維持客戶關系政策。 從技術的角度來說，洞察分析師需要掌握各種資料程式設計工具，如sql、sas和spss等。但是很多公司都希望能夠使用r和python來獲得更深度的分析，同時還要與rstudio等軟體包配合使用，來生動地表達可視化資料分析結果。

top9資料架構師

在大資料環境中運作程式是一回事，而建構大資料基礎設施則是另一回事。一個卓越的資料架構師可為尖端的大資料解決方案提供基礎，其職責包括使用aws，azure和google cloud了解雲中的資料存儲和使用hadoop或nosql設計基礎架構資料庫來管理非結構化資料。

top10資料科學家

最近，glassdoor表示，資料科學家是“美國的最佳工作”，是資料世界的常駐“搖滾明星”。關于誰才是真正的資料科學家，曾引起了世界範圍内的讨論，參與這場讨論有許多強大學術背景的博士碩士，他們在統計學，數學，實體學，經濟學，資料挖掘和機器學習方面都具備深厚專業知識。 優秀的資料科學家能夠使用先進的分析原理和python，r或spark等資料程式設計工具來識别并解決高度複雜的業務問題。他們的分析将在決策中發揮核心作用，提供智力支援，以確定公司能夠在日益複雜的商業環境中獲得成功。

本文轉自d1net（轉載）