大数据行业有哪些工作机会，招聘的岗位技能有哪些

1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

2）数据架构师Data architect：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。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

3）大数据工程师Big DataEngineer：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）；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；根据所需要的和专案分析商业决策。

4）数据仓库管理员Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

5）数据库管理员Database manager：提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。

6）商业智能分析员Businessintelligence analyst：就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。

7）数据库开发员Databasedeveloper： 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统；优化数据库系统的性能效率；准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目；对数据库系统进行空间管理和容量规划；建立数据库表和字典；参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目；执行数据备份和档案上定期；测试数据库，并进行错误修正；及时解决数据库相关的问题；制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用；评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率；开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。

好找的。

依据我国商业联合会数据剖析专业委员会的新一轮统计，这种供需失衡的局势将进一步“恶化”，未来我国基础性数据剖析人才缺口将攀升至1400万，且BAT企业招聘的职位招聘中，将有60%的人才需求来源于大数据的职位空缺。如此情况之下，入行大数据的远景不用多述，答案清楚明了。

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平极高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。未来3到5年人才缺口达150万之多，供需严重不平衡，岗位需求远大于大数据人才的人才输出。尤其是全栈大数据人才更是少之有少。据各平台大数据职位数据分析：前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

其实掌握了大数据技术，不仅仅让你成为专业的大数据技术工程师，还能利用大数据精准营销自己做老板!大数据时代下的商户，无论是电商还是微商，还在以自己朋友圈中有多少人而自豪吗?还在为自己拥有几千人的群而洋洋得意吗?想想在自己的用户中，有多少是自己的精准用户呢?又有多少是僵尸粉呢?大数据时代下，我们需要的应该是自己的精准用户，你需要的恰好我有，这才是精准营销。那如何才能利用大数据技术进行精准营销来提高我们的成单率呢?

大数据的到来，一个全新的互联网年代，海量数据同完美核算才能并轨促发更宽广的源生动力，常识技术性人才已如过江之鲫纷纷挤入这波洪流浪潮之中，一个人类社会使用数据价值暴升的新年代的革新由此敞开。

随着大数据技术发展，企业希望通过数据寻找业务规律，对客户需求进行挖掘，因为这样做会给业务带来直接的价值，帮助业务进行优化和提升，所以数据成了营销人的一项宝贵利器，谁掌握了有效真实数据，能高效利用数据，谁就能赢得市场。

从战略方向上讲，以前在企业内部，主要是决策人员根据经验主观判断进行决策，这样做的风险很大，因为人会受到自己所处环境和情绪的影响。所以企业必须借助数据的帮助来做决策，并进行客观的验证和预测，要从原来依据经验说话向依据数据说话进行转变。

从战术方面上讲，企业可以尝试三种战术方向。首先可以通过用户画像、精准营销来做运营优化。其次是通过运营分析、产品定价来做精细化管理。最后是利用实时反馈，以及产品的数据评估来提高控制能力，最终实现全面提升核心价值和能力。

社交媒体的大数据观

打开百度搜索，访问网站，或者网上购物时使用的这些数据都是是企业在众多用户中收集的。然而，尽管企业已经接受并使用这种资源，但年轻一代的企业家却开始寻找这些数据的重要之处，也就是人们以最非结构化的方式体现出的最有价值的信息所在之处。一直以来，企业不仅仅利用社交媒体来收集数据，他们改变账户，方法和营销努力以此获取他们所需要的反馈，并鼓励客户参与在线活动,提供最有价值的数据。年轻的一代不仅利用现有的数据，而且还为本身提供最好的服务量体裁衣。

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。