數據科學家們的五大發展方向

大數據實力逐漸被認可，數據科學家的重要性自然不言而喻，企業也越來越需要大數據人才，從前不被重視的數據分析師們終于迎來事業的春天。然而，大數據行業的職業方向繁多，如何選擇適合自己的職業，首先要充分了解這些職位。

一、可視化(前端展現)工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview、Tableau、大數據魔鏡可以直觀高效地展示數據?？梢暬_發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟件。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整并且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。中國本土的數據工具也在近年來迅速發展。大數據魔鏡是該領域第一品牌，市場占有率第一，已成為上萬家企業分析、決策的標配工具。

二、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換并導入數據倉庫以滿足企業的需要。ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

三、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

四、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導?？偟膩碚f，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

五、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。[大數據魔方]信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

當然，除了上面五個方向，還有很多大數據行業的好職位，對大數據感興趣的小伙伴們，趕快投入大數據的懷抱吧!