01

ETL的研究和开发

随着企业数据类型和来源的不断增加，数据的集成和处理变得越来越困难。企业迫切需要具备数据集成能力的人才。ETL开发者这是一个基于这一需求而产生的专业职位。大数据时代ETL人才热的原因之一是Hadoop只是企业大数据应用早期阶段穷人的ETL。

02

Hadoop开发

随着数据规模的不断扩大，传统商业智能的数据处理成本过高，企业的负担越来越重。然而，Hadoop的廉价数据处理能力已经被重新发现，企业的需求也在持续增长。成为大数据人才必须掌握的技术。

03

可视化工具开发

可视化开发(Visual development)是指在可视化工具提供的图形用户界面上，相关的应用软件是由可视化开发工具通过操作界面元素自动生成的，所有数据都可以跨多个资源和层次轻松连接。过去，数据可视化属于商业智能开发人员的范畴，但是随着Hadoop的兴起，数据可视化已经成为一种独立的专业技能和职位。

04

信息架构发展

大数据重新点燃了主数据管理的热潮。企业数据的充分开发和利用以及决策支持需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和归档关键元素，以确保管理和利用数据的最有效方式。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模

05

数据仓库研究

为了便于企业决策，为分析报告和决策支持而创建的数据仓库研究职位是所有类型数据的战略性集合。为企业提供商业智能服务，指导业务流程改进，监控时间、成本、质量和控制。

06

OLAP发展

OLAP在线分析开发人员负责从关系或非关系数据源中提取数据以构建模型，然后为数据访问创建用户界面，以提供高性能的预定义查询功能。

07

数据科学研究

数据科学家是一种全新的工作类型，可以将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据科学的发展，越来越多的实际工作将直接在数据上进行，这将使人类能够理解数据，从而理解自然和行为。

08

数据预测分析

营销部门经常使用预测分析来预测用户行为或目标用户。预测分析开发者(Forecast Analysis Developer):有些场景似乎有一些相似的数据科学家，即通过基于企业历史数据的假设来测试阈值和预测未来绩效。

09

企业数据管理

为了提高数据质量，企业必须考虑数据管理，并且需要设置一个数据管理员的职位。该职位的人员需要能够使用各种技术工具收集企业周围的大量数据，对数据进行清理和标准化，将数据导入数据仓库，并成为可用版本。

10

数据安全研究

数据安全职位主要负责企业内大型服务器、存储和数据安全的管理，以及网络和信息安全项目的规划、设计和实施。