在当下的数字化时代，数据量的丰富程度远远超过历史上的任何时期，很多时候这种丰富程度甚至成为一种沉重的负担。企业开始将大量资源投入到云技术、移动技术以及社交媒体当中。结合这些新兴领域，再加上企业自身运营所必然产生的信息，我们发现目前需要收集的数据总量单单用“爆炸式”已经不足以形容其扩张速度。根据Kforce公司(一家总部位于佛罗里达州坦帕市的人力资源企业)的调查，伴随着数据量的节节攀升，市场对于有能力收集、整理并利用数据内容的人才显现出旺盛的需求态势。
需要强调的是，本文中所列举的所有薪酬都按照一位典型IT专业人士以每周四十小时的工作时长来计算。
一、Hadoop开发人员
Hadoop是一套基于Java的开源框架，旨在支持大规模数据集的处理流程。根据Kforce公司的调查结果，Hadoop框架中的数据及其它一系列相关技术——包括Hive、HBase、MapReduce、Pig等——都对使用者提出了很高的专业知识要求。由于受到当下数据规模的有力推动，而且事实上如果不借助规模化分布式处理机制的强大能力、企业根本无法承受由传统商务智能工具处理海量数据所带来的高昂成本及漫长的时间周期。
“纵观当前的大数据发展环境，拥有Hadoop框架使用经验的人才最受市场追捧。这些职位往往主要负责帮助企业完善其长期大数据战略并使其趋于成熟，”Kforce公司CTO Greg Jones表示。
平均年薪：15-17.5万美元
平均时薪：70美元
二、信息架构师
“大数据让整个世界对数据掌控权的重要性产生了新的认识。”Kforce公司大数据团队指出。
要充分利用企业数据优势并构建起具备可操作性的规划，相关人员必须拥有特殊的技能储备。信息架构师需要了解如何定义并记录关键性元素，同时确保以最具影响力的方式向企业解释数据内容。主数据管理、业务知识以及数据模型构成了这类从业人员必须掌握的三大关键性技能。
平均年薪：11.375-13.535万美元
平均时薪：65美元
三、ETL开发人员
企业用户的数据量以及数据类型出现爆炸式增长，因此市场也为有能力收集并整合大数据内容的专业人士提供了非常广阔的发展空间。ETL开发人员的主要工作内容在于从企业的各类不同数据源处收集数据，并创造出多种能够从中提取数据信息的途径。除此之外，他们还需要根据企业的实际需求对提取结果加以导入及修改，并最终将其添加到数据仓库当中。
“由于ETL软件行业目前已经相当成熟，这些岗位很可能会在大数据资源池当中获得最为稳定且持久的任期，包括雇员或者外包这两种方式，”Kforce公司CTO Greg Jones指出。
平均年薪：11-13万美元
平均时薪：63.02美元
四、预测分析开发人员
“预测分析如今被营销团队大量使用，旨在预测消费者的未来行为与产品的目标受众，”Kforce公司解释称。
这一角色有时候似乎与数据科学家在工作中的探索天性颇为相近，双方都需要利用企业数据研究多种“假设”场景的可能走向。这些技能高超的IT人员精于创建潜在业务场景，并懂得如何利用历史数据表现来假设并测试阈值以及未来的表现。
平均年薪：10.37-12.9万美元
平均时薪：60美元
作者:王玉圆
来源：IT168
原文链接：大数据热门职业薪酬榜 Hadoop人才居首
