京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在现代的数字世界里,并不缺乏数据。事实上,我们面临着太多的数据。同时,企业正积极投资于云技术、移动技术和社交媒体。据人力资源公司Kforce的最新数据显示,数据的猛增提高了企业对收集、整理和分析数据的人才的需求。
面对猛增的数据和数据种类,企业非常需要能够收集和整合大数据的人才。ETL开发人员面临企业数据的多种不同的来源,并想办法从这些来源中提取数据、导入数据并调整数据以适应企业的需求,然后将其添加到数据库中。Kforce公司首席技术官Greg Jones表示:“鉴于ETL软件行业已经相当成熟,这些职位在大数据资源库可能会有长期的需求。”
Hadoop开发人员
Hadoop是基于Java的开源框架,它支持对大数据集的处理。根据Kforce表示,企业对Hadoop框架中的数据,以及不同种类的技术,如Hive、HBase、MapReduce、Pig等有着很高的需求,这主要是对数据量的需求。并且,如果没有大规模分布式处理,使用传统商业智能工具处理TB级/PB级的成本很高而且很费时间。Kforce公司的CTOGreg Jones表示:“具有Hadoo框架经验的人员最受追捧,随着企业确定其长期的大数据战略,这些职位将会更紧俏。”
可视化工具开发人员
大规模的数据给数据分析带来巨大挑战。新类型的可视化工具集(例如Spotifre、Qlikview和Tableau)允许直观的快速的数据探测。虽然这些职位可能类似于通常的商业智能开发人员,但Hadoop现在仍然很热门,而且是一种新类型的专门技能。
数据科学家
数据科学家之前被称为数据架构师,他们能够从数据中挖掘出商业价值。他们还必须具备良好的沟通能力,以向IT领导和业务领导解释数据结果。这些数据科学家通常还有自己的沙箱,用于探索和检查企业的数据,并帮助推动创新。
OLAP开发人员
联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)开发人员是数据分析专家。他们从关系型或非结构化数据来源获取数据,并创建三维模型,然后构建用户界面,通过高性能预定义查询来访问数据。
数据仓库设备专家
Kforce公司称:“这些专家专门处理Teradata、Neteeza和Exadata等设备。”这个职位的核心职责包括数据集成、管理以及与这些高端设备相关的性能优化。通过利用优化内存、磁盘和数据存储架构,这些专业设备被用于提供大规模并行处理(MPP)。
预测分析开发人员
Kforce公司称:“在营销公司中,预测分析被大量用于预测消费者行为和瞄准目标受众。”有时候,这个职位似乎有点类似于数据科学家,这些IT人员非常擅长构建潜在商业情况、利用基于历史数据的假设来预测未来表现。
信息架构师
Kforce的大数据团队表示:“大数据让大家对Data Mastery(数据大师)重新产生了兴趣。”为了充分利用数据和建立可操作的计划,企业需要一种特殊的技能。信息架构师必须知道如何定义和记录关键要素,并确保数据以最有影响力的方式被阻止和解释。如果你想要获得这个职位,你需要掌握数据管理、业务知识和数据建模等相关知识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16