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在前一篇公众号文章中，我介绍了人工智能大数据给未来职业带来的机遇和挑战（关注微信公众号IntBigData，查阅），这篇不思考太远的事，还是就当前的大数据职位进行归纳分析。
很多高龄IT人员面临着职业规划、学生也面临着职业选择，作为一名[老的]软件系统分析师和大数据技术科研人员，一直想写一篇关于职位的文章，希望本文能起到一定的参考价值。 根据目前相关企业招聘、以及一些研究机构发布的大数据岗位，结合自己个人分析，整理了当前大数据职位的体系结构，如图所示。 该职位体系包括四个层次： 1. 最上层是首席数据官CDO，TA直接向企业CEO负责，属于公司高级管理人员，应该是很多人追求的目标。 2. 第二层与业务、企业运营有直接联系，包括企业数据规划师、业务系统分析师、业务数据分析和商业智能分析师等。分析师们的工作直接为第三层的技术人员提供工作内容的定位和方向，同时也向CDO报告大数据价值体现效果，以便进行大数据规划优化。 3. 第三层是技术层，该层的工作内容基本与大数据技术体系架构对应。大数据工程师以数据采集、处理为主；数据挖掘分析师以业务模型设计、选择、优化为主；数据挖掘工程师以挖掘算法设计实现为主；大数据开发工程师以业务系统及大数据挖掘应用实现为主。 4. 第四层是支撑层，主要包括技术架构、管理和维护职位。 第三层和第四层是很多人入职的选择，理解这些技术层次，定位个人的技术方向，应当充分理解大数据技术体系的层次及切入点，如图。在《互联网大数据处理技术与应用》一书中对该体系架构各技术点进行了详尽的叙述，点击原文链接查看《互联网大数据处理技术与应用》图书介绍。
学习、开发到一定年龄后往上进入业务层，之后就可能到CDO啦！ |
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