大資料主要就業方向有哪些？

首席資料官(CDO)

首席資料官的工作內容非常多，職責也很複雜，他們負責公司的資料框架搭建、資料管理、資料安全保證、商務智慧管理、資料洞察和高階分析。因此，首席資料師必須個人能力出眾，同時還需要具備足夠的領導力和遠見，找準公司發展目標，協調應變管理過程。

營銷分析師/客戶關係管理分析師

使用相關策略來支援公司的發展計劃。尤其是市場部門能夠運用這些資料進行更有針對性的營銷。營銷分析師能夠發揮他們在 Excel 和 SQL 等資料分析工具方面的專業特長，對客戶進行細分，確保數字化營銷能夠到達目標客戶群體。當與 AdobeCampaigns 等廣告系列管理軟體配合使用時，公司企業就可以確保其營銷策略達到最佳效果。

資料工程師

Hadoop 和非結構化資料倉儲的流行，所有分析功能的第一要務就是要得到正確的資料。商務智慧和資料科學都要求有乾淨的、有序的且可用的資料框架，而這通常是通過 SQL 伺服器、甲骨文(Oracle)和 SAP 公司資料庫來實現的。高水平的工程師需要掌握資料管理技能，熟悉提取轉換載入過程，很多公司都急需這樣的人才。事實上，很多首席資料官甚至認為，資料工程師才是大資料相關行業中最重要的職位。

商務智慧開發工程師

商務智慧(BI)曾經只是商務金融的基礎，現在已經獨立出來，成為了單獨的部門，很多商務智慧團隊正在搭建自服務指示板，這樣運營經理就能快速且有效地獲取高效能資料，評價公司運營情況。商務智慧最重要的技術目前都掌握在主要科技巨頭手中，包括微軟商務智慧軟體包(SSIS/SSAS/SSRS/PowerBI)，甲骨文(OBIEE,OBIA)，SAP(BusinessObjects)和IBM(Cognos)。資料視覺化工具的增多，商務智慧“前端”研發工程師需要更熟練掌握Tableau、QlikView/QlikSense、 SiSense 和 Looker。能夠使用 d3.js 在網路瀏覽器中製作資料視覺化的研發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超過了 7 萬 5 千英鎊，平均日薪 500 多英鎊。

軟體研發工程師

網頁應用。除了掌握 Java、C#、PHP 和 DiangoPython 框架等傳統軟體研發工具，大資料軟體研發工程師還需要熟練使用 Pyramid 或者 Flask。

大資料工程師

處理和分析。從經驗來看，這涉及到使用關係型資料庫，來管理以表格方式儲存的資料。有很多關於資料怎樣才能被定義為大資料的討論。為了得到這個問題的結論，必須綜合考慮結構化和非結構化資料(影象，視訊，音訊檔案等)，它們往往是實時收集的，並且過於複雜，因此不能由傳統資料結構處理。大資料工程師需要能夠搭建並維護大型異構資料框架，這些資料通常是在 MongoDB 等 NoSQL 資料庫中。很多公司採用 Hadoop 框架和很多 Hadoop 次級軟體包，如 Hive(資料軟體)，Pig(資料流語言)和 Spark(多程式設計模型)，當然資料基礎設施還遠遠不止這些。

洞察分析師

析師炙手可熱。通常，他們都會和產品部門、市場部門緊密合作，運用資料程式設計工具來整合大資料集，得出分析結論，支援發展客戶群，制定維持客戶關係策略。從技術的角度來說，洞察分析師需要掌握各種資料程式設計工具，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，同時還要與 RStudio 等軟體包配合使用，來生動地表達視覺化資料分析結果。

資料架構師

資料架構師可為尖端的大資料解決方案提供基礎，其職責包括使用 AWS，Azure 和GoogleCloud 瞭解雲中的資料儲存和使用 Hadoop 或 NoSQL 設計基礎架構資料庫來管理非結構化資料。

資料科學家

Glassdoor 表示，資料科學家是“美國的最佳工作”，是資料世界的常駐“搖滾明星”。關於誰才是真正的資料科學家，曾引起了世界範圍內的討論，參與這場討論有許多強大學術背景的博士碩士，他們在統計學，數學，物理學，經濟學，資料探勘和機器學習方面都具備深厚專業知識。優秀的資料科學家能夠使用先進的分析原理和 Python，R 或 Spark 等資料程式設計工具來識別並解決高度複雜的業務問題。他們的分析將在決策中發揮核心作用，提供智力支援，以確保公司能夠在日益複雜的商業環境中獲得成功。