本篇文章给大家谈谈etl和大数据开发选哪个，以及大数据分析etl对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
1、数据仓库管理员和ETL开发哪个有前途？2、大数据的就业岗位有哪些3、大数据开发和大数据可视化哪个好4、大数据技术与应用就业方向？5、大数据和软件开发哪个方向好？6、BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别数据仓库管理员和ETL开发哪个有前途？
看你是希望了解业务,还是掌握技术.DBA是纯技术的工作.ETL的发展路径可能更多,通过ETL初步掌握技术,掌握架构.可以向更多的方向发展,比如系统架构师,数据架构师.如果业务比较深入,可以做业务分析,售前\销售,老板等个人还是觉得ETL适合想挑战的人
大数据的就业岗位有哪些
大数据岗位高薪清单对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL
2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。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等。
5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
10 数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
大数据开发和大数据可视化哪个好
大数据开发工程师：
开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；
大数据可视化：
将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。
传统的显示技术已经很难满足这种需求，为了将这些数据以可视化的形式完美地显示出来。针对这一问题，发展了高分、高清晰度、大屏幕拼接可视化技术。它具有超大型图像、纯色、高亮度、高分辨率等优点。结合数据实时绘制技术和GIS空间数据可视化技术，实现了数据的实时图形可视化、场景可视化和实时交互，使用户能够更方便地理解数据和表示空间知识。它可以广泛应用于指挥监控、可视化仿真、三维交互等领域。
二者都属于大数据产业链上不同的环节，前景发展都很不错，不同的是大数据开发偏向后端工作，大数据可视化是将数据分析的结果更清晰的展示出来，难度相对开发来说小一些。
大数据技术与应用就业方向？
大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；
大数据应用开发类人才；
大数据分析类人才。
大数据十大就业职位：
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。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等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
大数据和软件开发哪个方向好？
大数据和软件开发，其实准确来说，大数据也是软件开发当中的一个方向。
软件开发，猜测你指的应该是开发工程师、程序员一类的，从职业范畴来说，大数据开发也涵盖其中。从就业前景来说的话，大数据是目前比较热门的方向，薪资待遇在程序员群体当中也是拔尖的。
大数据具体来说，还可以细分方向。比如说大数据开发，主要是技术类工作，数据系统平台开发、数据应用开发、ETL开发、系统运维等工作，这方面的工作，现在需求普遍，待遇也好。
还有大数据分析挖掘，尤其是挖掘算法方向，现在也很受重视，尤其是是BAT大公司，数据资源多，这方面的岗位需求也多，待遇超出同级别其他很多岗位。
BI，数据仓库，ETL，大数据开发工程师有什么区别
准确的来说，商业智能BI不仅仅包含前端可视化分析、报表展现的能力，更包含了底层数据仓库的建设过程。
Gartner 在上世纪九十年代就已经提到了商业智能 Business Intelligence，它更多的认为BI是一种数据类的技术解决方案，将许多来自不同企业业务系统的数据提取有分析价值的数据进行清洗、转换和加载，就是抽取Extraction、转换 Transformation、加载Loading 的ETL过程，最终合并到一个数据仓库中，按照一定的建模方式例如Inmon 的3NF 建模、Kimball 的维度建模或者两者都有的混合式架构模型，最终在这个基础上再利用合适的分析展现工具来形成各种可视化的分析报表为企业的管理决策层提供数据决策支撑。
所以，可以从这里能够看到数据仓库Data Warehouse 的位置是介于可视化报表和底层业务系统数据源之间的这一层，在整个BI项目解决方案中起到的是一个承上启下的作用。所以，BI在前端可视化分析层面要玩出各类精彩的动作，没有数据仓库这个核心力量的支撑是很难做到的。
那大家也会问到，市面上不是有很多直接链接数据源就可以拖拉拽分析的BI工具产品吗，不也一样可以做BI分析报表吗？这种独立的、单独的面向前端的BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。最好的方式就是底层构建一套完整的数据仓库，把很多分析模型标准化，再利用这些前端BI分析工具结合起来，这样才能真正的把前端BI分析能力给释放出来。
很多企业认为只要买一个前端BI分析工具就可以解决企业级的BI所有问题，这个看法实际上也不可行的。可能在最开始分析场景相对简单，对接数据的复杂度不是很高的情况下这类BI分析工具没有问题。但是在企业的BI项目建设有一个特点，是一个螺旋式上升的建设过程。因为对接的业务系统可能会越来越多，分析的深度和广度会越来越多，数据的复杂度也会越来越有挑战性，这个时候没有一个很好的数据仓库架构支撑，光靠前端BI分析工具基本上是无法搞定的。
所以在企业中，我们需要明确我们的BI建设是面向企业级的还是个人和部门的分析工作。如果是个人数据分析师，使用这类前端BI分析工具就足够了。如果是需要构建一个企业级的BI项目，就不能只关注前端可视化分析能力这个层面，更应该关注到底层数据架构的构建，也就是数据仓库这个层面。
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