2014 年八大最熱門的大數據工作
大數據時代，數據過剩，人才短缺，越來越多的IT專業(yè)人士希望能夠進入充滿機遇的大數據領域，但是，到底哪些具體的大數據專業(yè)崗位和人才最為吃香呢？人力資源公司Kforce近日發(fā)布了一份報告根據IT職業(yè)薪酬水平給出了2014年最熱門的十大大數據工作職位（年薪）：
一、ETL開發(fā)者（11-13萬美元）
隨著數據種類的不斷增加，企業(yè)對數據整合專業(yè)人才的需求越來越旺盛。ETL開發(fā)者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換并導入數據倉庫以滿足企業(yè)的需要。
ETL軟件行業(yè)相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發(fā)者（15-17.5萬美元）
Hadoop是基于Java的開源框架，隨著數據集規(guī)模不斷增大，而傳統(tǒng)BI的數據處理成本過高，企業(yè)對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如 Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。
三、大數據可視化工具開發(fā)者（15-17.5萬美元）
海量數據的分析是個大挑戰(zhàn)，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。過去，數據可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業(yè)技能和崗位。
四、數據科學家（12-14萬美元）
過去也稱數據架構師，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業(yè)的數據和技術轉化為企業(yè)的商業(yè)價值。數據科學家首先應當具備優(yōu)秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業(yè)務部門領導。
總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業(yè)技能。
五、OLAP開發(fā)者（9.8-11.6萬美元）
OLAP在線聯機分析開發(fā)者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然后創(chuàng)建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
六、數據倉庫一體機專家（9.8-12.4萬美元）
此類專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優(yōu)化等工作。
七、預測分析開發(fā)者（10-13萬美元）
部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發(fā)者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業(yè)歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值并預測未來的表現。
八、信息架構師（11.4-13.5萬美元）
大數據重新激發(fā)了主數據管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數據并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業(yè)務知識和數據建模等。
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