大數據並不是一種概念，而是一種方法論。簡單來說，就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。

隨著大數據的愈演愈熱，相關大數據的職業也成為熱門，給人才發展帶來帶來了很多機會。數據工程師、數據分析師已經成為大數據行業最熱門的職位。

數據分析師是什麼？

數據分析師不同行業中獲取數據，並通過獲取到的數據對問題進行解答。最後還需要以合適的方式對結果進行展示，以輔助企業做出商業決策。一般來講，數據分析師的任務是對數據進行清洗、分析以及可視化。

根據行業的不同，數據分析師的頭銜也可能不同。比如：業務分析師、商業智能分析師、運營分析師、數據庫分析師等等。不管頭銜是什麼，數據分析師都可謂是通才。他們能夠勝任諸多崗位與團隊角色，同時也能在極大程度上幫助企業做出基於數據的決策。

數據分析師所需技能

編程，統計學和數學，機器學習，數據可視化和通信技術，數據處理和數據集定義

數據工程師是什麼？

在大數據的時代，數據工程師的角色愈發地重要。數據工程師一般被定義成“深刻理解統計學科的明星軟件工程師”。數據工程師是系統的構建者與優化者，所有公司正常運營的基礎之一，數據工程師的職責就是保證數據在接收、轉移的準確性，並且保證其它用戶對數據的可訪問性。

和數據分析師不同，他們不太關注統計、分析技能、建模等。他們的工作重點在於數據架構、計算、數據存儲、數據流等。因此，數據工程師必須具備相當強的編程能力—包括編寫數據查詢程序的能力。也就是說，他們的能力必須達到開發運營高手的級別。

數據工程師還負責數據庫設計、倉儲數據庫、建立數據庫等。 這就意味著，他們必須十分熟悉現有的數據庫技術和數據管理系統，比如和大數據有關的Hadoop與HBase 等。此外，非功能性的基礎設施問題，如數據的可擴展性、可靠性、韌性、有效性，備份等也由數據工程師來負責。

數據工程師所需技能

數學和統計學，程序設計和計算機科學，分析技能，商業戰略

對於招聘市場端在大數據工程師和大數據分析師二個方向所涉及的崗位具體名稱如下圖所示：

大數據工程師方向：

大數據分析師方向：

總結：

數據工程師的重心在“後端”，他們需要持續的優化數據通道，才能保證企業數據的準確性與可用性。同時還需確保在需要的時候能夠順暢地將數據提供給用戶。

數據分析師則是通過使用數據工程師所構建的自定義API來提取新的數據集，並對其中的數據趨勢進行識別，同時對異常數據進行分析。分析師們將會對結果進行總結，並以一種清晰直觀的方式來展示這些結果，以便於其它非技術團隊能夠更好地瞭解他們目前的工作效果。

有了以上信息，數據分析師和大數據工程師之間的差異應該清楚。對於數據驅動的職位來說，通過數據來找到正確的問題，並據此進行更加精確的試驗，這就是其最根本的工作內容。進一步的，數據科學領域將不斷髮展進步，同時也會對相關從業人員提出持續學習的要求。

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