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十種與大數(shù)據(jù)相關(guān)的熱門崗位。

一、ETL研發(fā)

企業(yè)數(shù)據(jù)種類與來源的不斷增加，對數(shù)據(jù)進行整合與處理變得越來越困難，企業(yè)迫切需要一種有數(shù)據(jù)整合能力的人才。ETL開發(fā)者這是在此需求基礎(chǔ)下而誕生的一個職業(yè)崗位。ETL人才在大數(shù)據(jù)時代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發(fā)

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高企業(yè)負擔加重。而Hadoop廉價的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的一種技術(shù)。

三、可視化工具開發(fā)

可視化開發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動生成相關(guān)應用軟件，輕松跨越多個資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過去，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項獨立的專業(yè)技能和崗位。

四、信息架構(gòu)開發(fā)

大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以較有效的方式進行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務知識和數(shù)據(jù)建模等。

五、數(shù)據(jù)倉庫研究

為方便企業(yè)決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉庫研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務智能服務，指導業(yè)務流程改進和監(jiān)視時間、成本、質(zhì)量和控制。

六、OLAP開發(fā)

OLAP在線聯(lián)機分析開發(fā)者，負責將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來建立模型，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數(shù)據(jù)科學研究

數(shù)據(jù)科學家是一個全新的工種，能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價值。隨著數(shù)據(jù)學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數(shù)據(jù)進行，這將使人類認識數(shù)據(jù)，從而認識自然和行為。

八、數(shù)據(jù)預測分析

營銷部門經(jīng)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(shù)據(jù)科學家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過假設(shè)來測試閾值并預測未來的表現(xiàn)。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理

企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數(shù)據(jù)安全研究

數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負責企業(yè)內(nèi)部大型服務器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網(wǎng)絡(luò)、信息安全項目進行規(guī)劃、設(shè)計和實施。成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)，專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。