大數據前景分析

1.如何成爲大數據工程師
因爲目前大數據人才匱乏，對於公司來講，很難招聘到合適的人才—既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗。所以不少企業會經過內部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴舉辦了一個大數據競賽，把天貓平臺上的數據拿出來，去除敏感問題後，放到雲計算平臺上交予7000多支隊伍進行比賽，比賽分爲內部賽和外部賽。「經過這個方式來激勵內部員工，同時也發現外部人才，讓各行業的大數據工程師涌現出來。」
目前長期從事數據庫管理、挖掘、編程工做的人，包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工做中須要經過數據來進行判斷決策的管理者，好比某些領域的運營經理等，均可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也能夠成爲大數據工程師。
2.薪酬待遇
做爲IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇能夠說達到了同類的頂級。國內IT、通信、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很忽然，在國內發展勢頭激進，而人才卻很是有限，如今徹底是供不該求的情況。在美國，大數據工程師平均每一年薪酬高達17.5萬美圓，而據瞭解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其餘職位高20%至30%，且頗受企業重視。
3.職業發展路徑
因爲大數據人才數量較少，所以大多數公司的數據部門通常都是扁平化的層級模式，大體分爲數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不一樣團隊，而在小公司則須要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成爲重要數據戰略人才。另外一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，所以也可轉向產品部或市場部，乃至上升爲公司的高級管理層。