大数据技术要求企业设置的岗位有哪些?哪个前景更好?
随着大数据的发展趋势越来越好,成功的引起了社会各界人士的关注,各大企业对与大数据相关技术人才的需求也越来越强烈。大数据技术要求企业设置的岗位有哪些?哪个前景更好?这些大数据岗位的设置,给想要进入大数据行业的人提供了大量的职业发展机会。
目前,大数据方面的从业者主要有三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在这三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
大数据技术要求企业设置的岗位有哪些从企业方面来说,大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性,是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面,数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析,并最终通过分析信息来预测事情的发展方向,对交通方面、社会治安和网络暴力等方面进行有效的控制。浅谈与大数据相关的几个工作岗位,下面介绍一下与大数据相关的热门职位:
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加,企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道,从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要。ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
四、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究,数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。因此,数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能,能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说,数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。
五、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
六、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。
七、数据安全研究
数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
大数据企业的岗位需求包括以上这些职位,事实上,大数据岗位远远不止这些,还有很多没细分的岗位,只要熟练掌握大数据技能,无论做哪方面的大数据岗位工作,均前途不可限量,因为大数据技术只要学精了,跨越到别的岗位也是较轻松的事情。如果对大数据岗位还有想要了解的,可以关注光环大数据。
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