下面是比较热门的几个大数据岗位:
1、首席数据官(CDO)
首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。
2、营销分析师/客户关系管理分析师
客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长,对客户进行细分,确保数字化营销能够到达目标客户群体。
3、数据工程师
随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行,所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能,熟悉提取转换加载过程,很多公司都急需这样的人才。事实上,很多首席数据官甚至认为,数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。
4、商务智能开发工程师
商务智能开发工程师的最基本职能,是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础,现在已经独立出来,成为了单独的部门,很多商务智能团队正在搭建自服务指示板,这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据,评价公司运营情况。
5、数据可视化
随着指示板和可视化工具的增多,商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑,平均日薪500多英镑。
6、大数据工程师
正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包,如Hive(数据软件),Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型)。
大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多。
零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业:在金融行业里头,数据即是生命,其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业:通过大数据可以辅助分析疫情信息,对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中,可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业:该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析,在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤,并且及时改善产品的制造与组装的流程。