隨著很多大公司對(duì)數(shù)據(jù)分析需求增多,數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的人才需求量也越來越大。 數(shù)據(jù)學(xué)作為一門學(xué)科,已經(jīng)受到時(shí)代的追捧。數(shù)據(jù)學(xué),或者更準(zhǔn)確來說,大數(shù)據(jù),在2000年早期還是個(gè)冷門,而現(xiàn)在早已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。早在2014年,高德納咨詢公司就預(yù)測(cè),到2016年將有73%的公司企業(yè)將在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中投入重金。 2016年的尾聲即將到來,我們是時(shí)候回顧一下大數(shù)據(jù)的發(fā)展,盤點(diǎn)十大最熱門的數(shù)據(jù)崗位。
隨著很多大公司對(duì)數(shù)據(jù)分析需求增多,數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的人才需求量也越來越大。 數(shù)據(jù)學(xué)作為一門學(xué)科,已經(jīng)受到時(shí)代的追捧。數(shù)據(jù)學(xué),或者更準(zhǔn)確來說,大數(shù)據(jù),在2000年早期還是個(gè)冷門,而現(xiàn)在早已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。早在2014年,高德納咨詢公司就預(yù)測(cè),到2016年將有73%的公司企業(yè)將在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中投入重金。 2016年的尾聲即將到來,我們是時(shí)候回顧一下大數(shù)據(jù)的發(fā)展,盤點(diǎn)十大最熱門的數(shù)據(jù)崗位。
TOP1 首席數(shù)據(jù)官(CDO)
三軍不可無帥也,所有想在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中取得成功的公司都需要首席數(shù)據(jù)官坐鎮(zhèn)指揮。2014年CDO數(shù)量只有400人,2015年增長到了1000人,據(jù)此,加德納預(yù)計(jì),到2019年90%的英國大公司都會(huì)擁有自己的首席數(shù)據(jù)官。 首席數(shù)據(jù)官的工作內(nèi)容非常多,職責(zé)也很復(fù)雜,他們負(fù)責(zé)公司的數(shù)據(jù)框架搭建、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全保證、商務(wù)智能管理、數(shù)據(jù)洞察和高級(jí)分析。因此,首席數(shù)據(jù)師必須個(gè)人能力出眾,同時(shí)還需要具備足夠的領(lǐng)導(dǎo)力和遠(yuǎn)見,找準(zhǔn)公司發(fā)展目標(biāo),協(xié)調(diào)應(yīng)變管理過程。
TOP2 營銷分析師/客戶關(guān)系管理分析師
客戶忠誠度項(xiàng)目、網(wǎng)絡(luò)分析和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)積攢了大量的用戶數(shù)據(jù),很多先進(jìn)公司已經(jīng)在使用相關(guān)策略來支持公司的發(fā)展計(jì)劃。尤其是市場部門能夠運(yùn)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行更有針對(duì)性的營銷。營銷分析師能夠發(fā)揮他們?cè)贓xcel和SQL等數(shù)據(jù)分析工具方面的專業(yè)特長,對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,確保數(shù)字化營銷能夠到達(dá)目標(biāo)客戶群體。當(dāng)與Adobe Campaigns等廣告系列管理軟件配合使用時(shí),公司企業(yè)就可以確保其營銷策略達(dá)到最佳效果。
TOP3 數(shù)據(jù)工程師
隨著Hadoop和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫的流行,所有分析功能的第一要?jiǎng)?wù)就是要得到正確的數(shù)據(jù)。商務(wù)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)都要求有干凈的、有序的且可用的數(shù)據(jù)框架,而這通常是通過SQL服務(wù)器、甲骨文(Oracle)和SAP公司數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)的。高水平的工程師需要掌握數(shù)據(jù)管理技能,熟悉提取轉(zhuǎn)換加載過程,很多公司都急需這樣的人才。事實(shí)上,很多首席數(shù)據(jù)官甚至認(rèn)為,數(shù)據(jù)工程師才是大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)中最重要的職位。
TOP4 商務(wù)智能開發(fā)工程師
商務(wù)智能開發(fā)工程師的最基本職能,是管理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫分配至終端用戶的過程。商務(wù)智能(BI)曾經(jīng)只是商務(wù)金融的基礎(chǔ),現(xiàn)在已經(jīng)獨(dú)立出來,成為了單獨(dú)的部門,很多商務(wù)智能團(tuán)隊(duì)正在搭建自服務(wù)指示板,這樣運(yùn)營經(jīng)理就能快速且有效地獲取高性能數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)公司運(yùn)營情況。 商務(wù)智能最重要的技術(shù)目前都掌握在主要科技巨頭手中,包括微軟商務(wù)智能軟件包(SSIS/SSAS/SSRS/PowerBI),甲骨文(OBIEE, OBIA),SAP(BusinessObjects)和IBM(Cognos)。
TOP5 數(shù)據(jù)可視化
你可能會(huì)奇怪,我為什么把可視化擺在商務(wù)智能研發(fā)工程師前面。但是隨著指示板和可視化工具的增多,商務(wù)智能“前端”研發(fā)工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、 SiSense和Looker。能夠使用d3.js在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中制作數(shù)據(jù)可視化的研發(fā)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(jīng)超過了7萬5千英鎊,平均日薪500多英鎊。
TOP6 軟件研發(fā)工程師
這個(gè)也是大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位?隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,很多公司都開始打造基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的網(wǎng)頁應(yīng)用。除了掌握J(rèn)avascript、C#、PHP和Diango Python框架等傳統(tǒng)軟件研發(fā)工具,大數(shù)據(jù)軟件研發(fā)工程師還需要熟練使用Pyramid或者Flask。
TOP7 大數(shù)據(jù)工程師
正如上文提到過的,數(shù)據(jù)工程師的工作是負(fù)責(zé)管理公司的數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)的收集,存儲(chǔ)、處理和分析。從經(jīng)驗(yàn)來看,這涉及到使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,來管理以表格方式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。有很多關(guān)于數(shù)據(jù)怎樣才能被定義為大數(shù)據(jù)的討論。為了得到這個(gè)問題的結(jié)論,必須綜合考慮結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖像,視頻,音頻文件等),它們往往是實(shí)時(shí)收集的,并且過于復(fù)雜,因此不能由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理。 大數(shù)據(jù)工程師需要能夠搭建并維護(hù)大型異構(gòu)數(shù)據(jù)框架,這些數(shù)據(jù)通常是在MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次級(jí)軟件包,如Hive(數(shù)據(jù)軟件),Pig(數(shù)據(jù)流語言)和Spark(多編程模型),當(dāng)然數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。
TOP8洞察分析師
可能每個(gè)公司對(duì)這個(gè)職位的叫法不一樣,但不可否認(rèn),現(xiàn)在具備執(zhí)行力且精通技術(shù)的分析師炙手可熱。通常,他們都會(huì)和產(chǎn)品部門、市場部門緊密合作,運(yùn)用數(shù)據(jù)編程工具來整合大數(shù)據(jù)集,得出分析結(jié)論,支持發(fā)展客戶群,制定維持客戶關(guān)系策略。 從技術(shù)的角度來說,洞察分析師需要掌握各種數(shù)據(jù)編程工具,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(shí)還要與RStudio等軟件包配合使用,來生動(dòng)地表達(dá)可視化數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
TOP9數(shù)據(jù)架構(gòu)師
在大數(shù)據(jù)環(huán)境中運(yùn)行程序是一回事,而構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施則是另一回事。一個(gè)卓越的數(shù)據(jù)架構(gòu)師可為尖端的大數(shù)據(jù)解決方案提供基礎(chǔ),其職責(zé)包括使用AWS,Azure和Google Cloud了解云中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用Hadoop或NoSQL設(shè)計(jì)基礎(chǔ)架構(gòu)數(shù)據(jù)庫來管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
TOP10數(shù)據(jù)科學(xué)家
最近,Glassdoor表示,數(shù)據(jù)科學(xué)家是“美國的最佳工作”,是數(shù)據(jù)世界的常駐“搖滾明星”。關(guān)于誰才是真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家,曾引起了世界范圍內(nèi)的討論,參與這場討論有許多強(qiáng)大學(xué)術(shù)背景的博士碩士,他們?cè)诮y(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)學(xué),物理學(xué),經(jīng)濟(jì)學(xué),數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方面都具備深厚專業(yè)知識(shí)。 優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠使用先進(jìn)的分析原理和Python,R或Spark等數(shù)據(jù)編程工具來識(shí)別并解決高度復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。他們的分析將在決策中發(fā)揮核心作用,提供智力支持,以確保公司能夠在日益復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中獲得成功。