36大数据编译

大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。

首席数据官（Chief Data Officer）

职责：

a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。

b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。

c. 建立数据政策，标准，组织并且督促EIM概念的组织成立。

b. 监督组织内的数据质量工作的监管，并且为不能被数据治理委员会解决的数据管理问题提供几种治理。

e. 建立数据供应商管理策略，并通过CIO/CTO和IT组织的协调来监督完善EIM项目。

f. 领导创建程序的业务定义，数据管理目标和EIM计划执行的原则。

g.负责企业的信息/数据管理预算和数据相关的系统活动。

数据分析师（Data analyst）

职责：

a. 协调客户和员工之间的关系，提供所有的数据分析和支持。

b. 对所有结果进行数据分析，并为客户准备演讲。

c. 对数据进行审核并且为客户解决业务相关的问题。

d. 与工程和产品管理团队进行协调，并确定所有交接的准确性，并准备好总结。

e. 进行数据分析并且传递给终端客户。

f. 监督所有的客户问题，并为经理和主管的协调和交接提供帮助。

g. 监督和管理所有和客户发票并且对所有的支付问题进行及时的评价。

h. 管理客户发票的所有数据，并提供公司的指标。

i. 监督并解决所有客户的发票数据问题，并和各供应商协调和管理所有以前的平衡合作关系。

j. 管理所有的数据消耗异常状态，确定数据的漏洞后准备相应的决议。

k. 监督流程管理工具，并确保遵守所有周期的指导方针。

l. 维护和管理发票文档库，并解决所有问题。

m. 执行内部设计和准备所有的发票，并确定更进流程的质量。

大数据观察员（Big Data Visualizer）

职责：

a.通过可视化软件给商务提供价值增值分析来指导分析和借鉴分析带来的影响，综合成清晰的沟通。

b.理解数据如何在不同的系统中运作来提供有关要求来确定正确的数据输入组织报告/分析。

c.与数据质量团队之间紧密合作，以确保数据的完整性。

d.发展业务需求为报告流程去推动功能规范化。

e.在业务和跨职能团队的合作下，完整地记录报告流程和系统。

f.收购，管理和文档的数据（包括地理空间数据）。

g.与客户/客户服务团一起进行工作计划，并进行数据分析。

h.参与提案撰写，客户交付成果和研究论文。

i.对数据、GIS数据分析创建可视化从而列入建议书，报告，论文和多媒体项目数据。

大数据解决方案架构师（Big Data Solutions Architect）

职责：

a.对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。

b.在一个团队中，设计并卡发开创性大规模集群的数据处理系统提供了技术和管理的领导。

c.帮助Xtremeinsights客户指定战略，最大限度地发挥数据的价值。

d.帮助Xtremeinsights在大数据空间通过促进白皮书，技术评论对社区建立思想领导。

大数据工程师（Big Data Engineer）

职责：

a.收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）。

b.和我们的工程团队密切合作，并以惊人的创新和算法与我们的生产系统相结合。

c.将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析。

d.根据所需要的和专案分析商业决策。

大数据研究员（Big Data Researcher）

职责：

a.从多种关系数据库中提取数据，操作，使用定量，统计和可视化工具研究数据。

b.告知适当的建模技术的选择，以确保使用严格的统计过程的测试模型进行开发。

c.建立和维持有效的流程来验证并更新预测模型。

d.分析，建模，预测卫生服务的利用模式/趋势和创造能力来为医疗保健服务模式模拟假设的情景。

e.与内部业务，分析和数据战略合作伙伴共同合作，从而提高效率，为核心的软件产品增加预测模型的适用性

f.帮助管理分析的创新性，形成的见解，主张整合新概念到现有的客户端工具中，帮助翻译即席分析到可扩展的软件解决方案。

数据仓库管理员（Data warehouse manager）

职责：

a指定并实施信息管理策略。

b.协调和管理的信息管理解决方案

c.多个项目的范围，计划和优先顺序安排

d.管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

数据架构师（Data architect）

职责：

a.通过采用最佳实践和工具，包括SOL，SSIS，SSRS和OLAP来设计数据库，数据模型，ETL过程，数据仓库应用和商业智能（BI）报告。

b.根据现有的标准和准则来提供高品质（DA）的相关结果，包括ETL过程，数据仓库设计和数据系统的改进。

c.通过提供对数据仓库的方法和途径的建议解决程序（DA）的相关问题与业务分析师和技术团队。

d.分析（DA），相关业务需要，可与项目工作人员对（DA）的发展未来做出决定和建议。

数据库管理员（Database manager）

职责：

a.提高数据库工具和服务的有效性

b.确保所有的数据符合法律规定

c.确保信息得到保护和备份

d.与工作团队做定期报告

e.监控数据库性能

f.改善使用的技术

g.建立新的数据库

h.检测数据录入程序

i.故障排除

商业智能分析员（Business intelligence analyst）

职责：

a.就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息。

b.进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致。

c.使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户。

d.综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议。

e.维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法。

f.及时的管理用户流量的商业情报。

数据仓库分析员（Data warehouse analyst）

职责：

a.了解企业用户的需求信息，并将其传送到数据仓库团队的其他成员。

b.指导并实施面试任务。

c.指导并收集采访资料。

d.协助DW数据分析师分析现有的报告并确定整合指标。

e.指导数据库需求文件的准备。

f.协助数据分析师测绘任务。

g.分析现有的报告。

h.引导业务指标的鉴定和文献。

i.在合适的资源系统专家的指导下确定系统的记录。

j.帮助识别潜在的数据来源，数据库。

k.负责数据采集过程的试验和实施。

l.担任ETL和前端程序员的顾问。

数据建模师（Data modeler）

职责：

a.为标准命名约定和编码实践指定最佳的训练方案，以确保数据模型的一致性。

b.推荐在新环境中的数据模型的重复使用机会。

c.对数据库和SQL脚本执行的物理数据模型进行逆向工程。

d.评估数据模型和物理数据库的差异和矛盾。

e.验证业务数据对象的准确性和完整性。

f.分析数据相关的系统的挑战，并提出相应的解决方案。

g.根据公司标准制定标准的数据模型。

h.对系统分析员，工程师，程序员和其他人在项目的限制和能力，性能要求和接口进行指导。

i.审查修改现有软件，以提高效率和性能。

数据库开发员（Database developer）

职责：

a.设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统。

b.优化数据库系统的性能效率。

c.准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目。

d.对数据库系统进行空间管理和容量规划。

e.建立数据库表和字典。