一、職位體系
大數據(ju)時代，給個(ge)人帶來(lai)了新(xin)的發展機(ji)會，也給個(ge)人提供了新(xin)的職位發展通道。
一些同仁從(cong)其他崗(gang)位(wei)轉(zhuan)向大(da)數(shu)據崗(gang)位(wei)時(shi)，面對眾(zhong)多的(de)大(da)數(shu)據招聘職(zhi)位(wei)時(shi)，卻不知所措(cuo)，不知道應該選(xuan)擇什么樣的(de)職(zhi)位(wei)發展方向。
我收集(ji)并(bing)整理了一(yi)下各個(ge)公司的招聘(pin)職位(wei)，試(shi)圖梳理當前大(da)(da)數據崗位(wei)體(ti)系(xi)，并(bing)尋(xun)找出一(yi)條合(he)適的職位(wei)發展(zhan)通道，希望對(dui)大(da)(da)家有用。
當(dang)前大(da)數據職位，從總的來說，主(zhu)要有兩大(da)類：應用類和(he)系統類。
應用類
應用(yong)類，偏向(xiang)于(yu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)析和數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)應用(yong)，經(jing)常說到的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)析、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)挖(wa)掘，就是典型的應用(yong)技術。這一類職(zhi)位，要(yao)求采用(yong)適當的分(fen)(fen)析和挖(wa)掘方法對數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進行(xing)分(fen)(fen)析，提取(qu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)中隱含的業(ye)務(wu)信息，來支撐企(qi)業(ye)決策。
最典型的(de)職(zhi)位就是：大(da)數據分析師。
大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析師：主(zhu)要(yao)是指(zhi)，基(ji)于業(ye)(ye)務問題，能夠選擇最合適的數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析和數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)挖(wa)(wa)掘(jue)方法(fa)，提取數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中的業(ye)(ye)務信息，從而支撐業(ye)(ye)務決策(ce)。要(yao)求熟(shu)悉數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析/挖(wa)(wa)掘(jue)過程，掌(zhang)握數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析/挖(wa)(wa)掘(jue)方法(fa)，理解(jie)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析模(mo)型，熟(shu)練操作數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析工(gong)具（比(bi)如Excel、SPSS、SAS等）。一般(ban)對于大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)(fen)(fen)析師，其能力要(yao)求比(bi)較全面，不管(guan)是業(ye)(ye)務邏輯、還是分(fen)(fen)(fen)析方法(fa)、模(mo)型、可視化，都要(yao)求全面掌(zhang)握。
業(ye)(ye)務(wu)(wu)數(shu)據(ju)(ju)分析師：側(ce)重于(yu)商業(ye)(ye)理(li)解(jie)(jie)，要求能夠將業(ye)(ye)務(wu)(wu)問題(ti)(ti)(ti)和商業(ye)(ye)問題(ti)(ti)(ti)，轉化為大(da)數(shu)據(ju)(ju)的(de)問題(ti)(ti)(ti)，并將分析結果從業(ye)(ye)務(wu)(wu)層面進行解(jie)(jie)讀(du)，從而形成業(ye)(ye)務(wu)(wu)建議和業(ye)(ye)務(wu)(wu)策略。要求熟悉業(ye)(ye)務(wu)(wu)邏輯和業(ye)(ye)務(wu)(wu)模型(xing)，掌握(wo)數(shu)據(ju)(ju)分析思路，能將數(shu)據(ju)(ju)可視化，對(dui)數(shu)據(ju)(ju)解(jie)(jie)讀(du)等。當(dang)然，類似的(de)職位還有大(da)數(shu)據(ju)(ju)觀察員(yuan)、大(da)數(shu)據(ju)(ju)研究員(yuan)等等，這些(xie)都側(ce)重于(yu)商業(ye)(ye)理(li)解(jie)(jie)。
大數據(ju)建(jian)模/算法師：側(ce)重于數據(ju)建(jian)模，能(neng)夠(gou)圍繞業務(wu)問(wen)題，構建(jian)合適的數據(ju)分析(xi)框架和分析(xi)模型(xing)，將業務(wu)問(wen)題進(jin)行分解，從而達到定(ding)(ding)性或定(ding)(ding)量來描述業務(wu)的目的。要求熟(shu)悉數據(ju)建(jian)模、模型(xing)評(ping)估(gu)、模型(xing)優化、模型(xing)應用(yong)等(deng)等(deng)。
大數(shu)據算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)師(shi)：側重于數(shu)據模型(xing)的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)研(yan)究、設計(ji)與實現，為(wei)(wei)達到分析(xi)目的(de)(de)，對實現算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)進行分析(xi)、選(xuan)擇(ze)與優化，確保(bao)實現性能及效果。一(yi)般情況下(xia)，算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)師(shi)往往和建模師(shi)在一(yi)起工作(zuo)，因為(wei)(wei)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)，往往指的(de)(de)是某個對應模型(xing)的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)。
系統類
系統(tong)類(lei)(lei)，偏(pian)向(xiang)于(yu)(yu)系統(tong)研發(fa)(fa)，比如(ru)Hadoop系統(tong)、云計算，就(jiu)屬于(yu)(yu)系統(tong)類(lei)(lei)技術(shu)。這一類(lei)(lei)職位，要求熟悉Hadoop大數(shu)(shu)據平臺(tai)的核心(xin)框架和組件，能夠基于(yu)(yu)大數(shu)(shu)據平臺(tai)來(lai)寫(xie)代(dai)碼開發(fa)(fa)應用，支撐(cheng)業(ye)務應用。
最典(dian)型(xing)的職位就是：大數(shu)據工程師。
大數據(ju)開(kai)發工程(cheng)師：負責大數據(ju)系統的(de)開(kai)發工作，能夠運(yun)用編程(cheng)語(yu)言進行應用程(cheng)序的(de)開(kai)發、測試(shi)和維護，實現產品功能。要求(qiu)掌握(wo)編程(cheng)語(yu)言，如JAVA、R、Python等等。
大(da)數據架(jia)構師：負責(ze)大(da)數據系(xi)統(tong)(tong)的(de)平臺架(jia)構設計、平臺構建。要求熟悉Hadoop/Storm/Spark等平臺，熟悉整個生態系(xi)統(tong)(tong)的(de)組件，有平臺級(ji)開發和架(jia)構設計能力等等。
大(da)數(shu)(shu)據運(yun)維工程師：側(ce)重(zhong)于大(da)數(shu)(shu)據平臺(tai)運(yun)維管理，包括系(xi)(xi)統運(yun)維規劃、系(xi)(xi)統監控、系(xi)(xi)統優化等等，保障大(da)數(shu)(shu)據平臺(tai)服務的(de)穩定性和可(ke)用性。掌(zhang)握平臺(tai)各組件的(de)安裝、配置與調試，有良好的(de)系(xi)(xi)統性能(neng)優化及故障排除(chu)能(neng)力。
大數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)管(guan)理(li)員：側重于數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)/數(shu)(shu)據(ju)倒倉庫(ku)的設計、開發、管(guan)理(li)和(he)優(you)化，監控(kong)數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)的性能、故障檢(jian)測(ce)和(he)排除，包括數(shu)(shu)據(ju)采集，數(shu)(shu)據(ju)庫(ku)架構設計，空間和(he)容(rong)量規劃，性能優(you)化，數(shu)(shu)據(ju)安全(quan)和(he)隱私，數(shu)(shu)據(ju)容(rong)錯，等等。
當然，在不(bu)同的(de)(de)(de)企(qi)業中，職位的(de)(de)(de)名(ming)稱和叫法有(you)所不(bu)同，或(huo)者會衍生出(chu)新的(de)(de)(de)職位，但基本的(de)(de)(de)崗位職責是(shi)類(lei)似(si)的(de)(de)(de)。
二、職(zhi)位發展(zhan)通道
前面說過，大數(shu)據職位至少有(you)兩大類(lei)(lei)(lei)(lei)，一類(lei)(lei)(lei)(lei)是(shi)應用類(lei)(lei)(lei)(lei)，另一類(lei)(lei)(lei)(lei)是(shi)系統類(lei)(lei)(lei)(lei)。這(zhe)兩類(lei)(lei)(lei)(lei)的(de)職位最終的(de)發(fa)展應該有(you)不同(tong)，也可以相互融(rong)合，就看個人的(de)選擇發(fa)展。
基本的發展通道如下(xia)所示：
應用類
應用類職位，這一類往(wang)往(wang)是(shi)從業(ye)務(wu)(wu)出發，從精(jing)通業(ye)務(wu)(wu)，到精(jing)通數據分析，所以基本的發展方向(xiang)有兩(liang)個。
通道(dao)一：業(ye)務(wu)分析(xi)(xi)員à業(ye)務(wu)分析(xi)(xi)師à產品經理(li)/分析(xi)(xi)專家；
大(da)數(shu)據(ju)(ju)分析員，一(yi)般(ban)也(ye)叫(jiao)做助理分析師(shi)，指的(de)是在高級(ji)數(shu)據(ju)(ju)分析師(shi)的(de)指導下(xia)，采用常(chang)用的(de)分析方法和分析工具(ju)(ju)，提煉出數(shu)據(ju)(ju)中蘊含(han)的(de)業務信息。一(yi)般(ban)要求分析員能夠熟(shu)練使用分析工具(ju)(ju)，明確分析方法背后的(de)理論及應用場景。
大數據(ju)分(fen)析師，指的(de)(de)(de)是能(neng)夠處理復雜(za)的(de)(de)(de)業(ye)(ye)務(wu)(wu)問(wen)題的(de)(de)(de)數據(ju)分(fen)析人(ren)員，他們能(neng)夠將(jiang)復雜(za)的(de)(de)(de)問(wen)題進(jin)行分(fen)解，系統地全(quan)面(mian)地分(fen)析出復雜(za)問(wen)題的(de)(de)(de)業(ye)(ye)務(wu)(wu)規律和(he)業(ye)(ye)務(wu)(wu)問(wen)題。一般(ban)，要求分(fen)析師對(dui)業(ye)(ye)務(wu)(wu)和(he)分(fen)析都要有較深的(de)(de)(de)認識，熟(shu)悉業(ye)(ye)務(wu)(wu)模型，也熟(shu)悉數據(ju)模型，并能(neng)基于(yu)業(ye)(ye)務(wu)(wu)數據(ju)分(fen)析結果(guo)給出業(ye)(ye)務(wu)(wu)建(jian)議和(he)業(ye)(ye)務(wu)(wu)策略(lve)，支撐企業(ye)(ye)決(jue)策。
數據(ju)產(chan)(chan)品(pin)(pin)經(jing)理(li)，指的(de)是數據(ju)產(chan)(chan)品(pin)(pin)的(de)項(xiang)目(mu)管理(li)人員。產(chan)(chan)品(pin)(pin)經(jing)理(li)負責數據(ju)產(chan)(chan)品(pin)(pin)策(ce)劃(hua)、需求分(fen)析(xi)、功能規(gui)劃(hua)，以(yi)及(ji)(ji)規(gui)劃(hua)產(chan)(chan)品(pin)(pin)的(de)商業(ye)模型，推(tui)廣策(ce)略，負責組建團隊進行產(chan)(chan)品(pin)(pin)開發等(deng)等(deng)。要求產(chan)(chan)品(pin)(pin)經(jing)理(li)具(ju)有(you)(you)數據(ju)思維能力，不但要有(you)(you)深刻的(de)數據(ju)分(fen)析(xi)/業(ye)務理(li)解(jie)能力，還要有(you)(you)數據(ju)產(chan)(chan)品(pin)(pin)的(de)設(she)計與(yu)管理(li)能力，以(yi)及(ji)(ji)較強的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)運營能力。
通道一適合于業務(wu)部門的人員轉行做(zuo)數據(ju)分析。
他們從懂業(ye)務出發，通過(guo)學習(xi)系統的(de)數據分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)和數據挖(wa)掘知(zhi)識，掌握相(xiang)應(ying)的(de)分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)方法(fa)、分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)思路、分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)模型(xing)，從單個業(ye)務問題(ti)的(de)分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)到復雜問題(ti)的(de)分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)，從常用統計分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)到高深(shen)的(de)數據挖(wa)掘/機器學習(xi)等(deng)知(zhi)識，逐步上升到分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)專(zhuan)家或者(zhe)資(zi)深(shen)分(fen)(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)(xi)師。
通(tong)道二(er)：數據分析(xi)員à數據建模/算法師à分析(xi)專(zhuan)家/產品經理；
數(shu)據(ju)(ju)(ju)建(jian)(jian)模(mo)(mo)(mo)/算(suan)法(fa)師，側(ce)重于(yu)數(shu)據(ju)(ju)(ju)建(jian)(jian)模(mo)(mo)(mo)，以(yi)及算(suan)法(fa)研(yan)究。基于(yu)對(dui)商業(ye)問題的(de)理解，選擇或(huo)構建(jian)(jian)出合適(shi)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析框架和分(fen)析模(mo)(mo)(mo)型，以(yi)及實現算(suan)法(fa)，從(cong)而達到定性(xing)或(huo)定量(liang)的(de)實現業(ye)務數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析，提(ti)供數(shu)據(ju)(ju)(ju)驅動業(ye)務服務。
大數據(ju)分析專家，或者叫做高級/資深分析師，他們對業(ye)務領域有(you)系統全面(mian)的(de)理(li)解，能構建整個業(ye)務分析框(kuang)架及建立某領域的(de)業(ye)務分析體系，形成系統全面(mian)的(de)企業(ye)決策系統。
一般情況下，資深的(de)分(fen)析專家與產品經(jing)理(li)在能力上(shang)應該(gai)是(shi)相當的(de)，只(zhi)是(shi)產品經(jing)理(li)側重(zhong)于(yu)產品管理(li)與產品運營，而資深分(fen)析專家更側重(zhong)于(yu)業務數據分(fen)析。
通道二適(shi)合于(yu)高(gao)校畢(bi)業生做數據分析。
他(ta)們在(zai)學校(xiao)接(jie)受過正規的(de)數理統(tong)計、數據(ju)挖掘、算法實現等知識，掌握了較全面的(de)數據(ju)分析/挖掘方法。他(ta)們只需要再(zai)深入了解一(yi)些業務(wu)知識，就能夠很快地將(jiang)業務(wu)和分析結合，快速地成長為分析專家。一(yi)般(ban)地，算法工程師，往往是高校(xiao)的(de)研究生和教授來擔當。
系統類
系(xi)統類(lei)職位，屬(shu)于系(xi)統研發(fa)(fa)，其發(fa)(fa)展通道與(yu)一般的IT技術人員(yuan)的職位發(fa)(fa)展通道基(ji)本類(lei)似，只不(bu)過(guo)是基(ji)于大數據平(ping)臺進(jin)行(xing)研發(fa)(fa)。
通道三：開發工程師(shi)(shi)à系統(tong)設計師(shi)(shi)à大數(shu)據架構師(shi)(shi)
開發工程師，俗(su)稱碼(ma)農，偏向于寫代碼(ma)，負責大數(shu)據(ju)系(xi)統的開發工作，在(zai)系(xi)統設(she)計師的指導(dao)下，運用編程語(yu)言(yan)進(jin)行(xing)應用程序的單(dan)個模塊的開發、測(ce)試和維護。
系統設(she)計(ji)師，負責大(da)數(shu)(shu)據產品系統的設(she)計(ji)，要求(qiu)熟悉Hadoop/Spark/Storm等大(da)數(shu)(shu)據平(ping)臺，熟悉大(da)數(shu)(shu)據系統平(ping)臺的核心框(kuang)架及組件，能(neng)夠(gou)基于(yu)大(da)數(shu)(shu)據系統進行(xing)應用系統設(she)計(ji)/開發/優化/部署。
大數據架構師(shi)，負責大數據系統的技術(shu)架構設計，平(ping)(ping)臺選擇(ze)與(yu)構建，要求有平(ping)(ping)臺級(ji)開發和架構設計能力，能夠搭建整個商業大數據系統的平(ping)(ping)臺。
通(tong)道三適合(he)于一般(ban)IT開發工程師(shi)轉(zhuan)行做大數據(ju)。
他(ta)(ta)們(men)有(you)著較強的(de)(de)編程(cheng)和(he)寫代(dai)碼的(de)(de)能力，本身對編程(cheng)語言(yan)（如(ru)Java/R/Python等）較熟悉，只(zhi)需要再了解一下大數(shu)據(ju)(ju)開(kai)源平(ping)臺Hadoop的(de)(de)編程(cheng)原理及運(yun)行(xing)思(si)想，就能夠(gou)比較容易地轉入大數(shu)據(ju)(ju)系統的(de)(de)開(kai)發和(he)測試，并通過不斷地擴(kuo)寬(kuan)對產品其他(ta)(ta)模塊甚(shen)至整個(ge)系統的(de)(de)了解，逐步上升到(dao)系統設(she)計，以及架構設(she)計的(de)(de)高(gao)度。
通道四：數(shu)據(ju)庫管理員(yuan)à運維工程(cheng)師à大數(shu)據(ju)架構師
數(shu)據(ju)庫/數(shu)據(ju)倉(cang)庫管理員，指的是大數(shu)據(ju)倉(cang)庫的設計、管理和優化，負責大數(shu)據(ju)的分(fen)布式存儲、組織與管理，包括性能優化、故(gu)障(zhang)檢測、數(shu)據(ju)安全等等。
大數據(ju)運維(wei)工程師(shi)，指的是大數據(ju)平臺運維(wei)管理(li)，包括系統運維(wei)規(gui)劃、系統監(jian)控、系統優化等(deng)(deng)等(deng)(deng)。
通道四(si)適合于數(shu)據(ju)庫管理員轉行到(dao)大數(shu)據(ju)。
他們本(ben)來(lai)(lai)就熟悉數(shu)據庫(ku)/數(shu)據倉庫(ku)技術，原來(lai)(lai)的技能很容易移植(zhi)到(dao)大數(shu)據的數(shu)據庫(ku)（如Hbase，Hive等(deng)）上(shang)來(lai)(lai)。在(zai)數(shu)據倉庫(ku)基(ji)礎(chu)上(shang)，再擴展到(dao)其他模塊，熟悉其他組件的技術原理，工作機制，直至整個大數(shu)據系(xi)統(tong)，這樣可快速地(di)上(shang)升到(dao)系(xi)統(tong)運(yun)維及大數(shu)據架構師(shi)。
通道(dao)五：大數據安全員à大數據安全工(gong)程師à大數據安全專家
大數(shu)據安(an)全(quan)，這是一個相(xiang)對獨立的(de)領(ling)域(yu)，主要專注于大數(shu)據系統(tong)的(de)安(an)全(quan)工作(zuo)。
大數據(ju)安全(quan)員，要求了解基本(ben)的(de)(de)數據(ju)安全(quan)知識，能夠在安全(quan)專家(jia)指導下，利(li)用常用的(de)(de)安全(quan)工具和手段(duan)，執行對(dui)系統和數據(ju)的(de)(de)安全(quan)防范措施(shi)。
大數(shu)據安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)工程師，要求理(li)解大數(shu)據系(xi)統(tong)各組件的安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)實現(xian)，深入理(li)解網絡安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)、數(shu)據安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)、信息安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)等，包括身份認證、權限控制、數(shu)據加密、入侵(qin)檢測(ce)、系(xi)統(tong)安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)加固、漏洞修復、通(tong)信安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)、安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)審計、數(shu)據防泄漏等等，和(he)確保大數(shu)據系(xi)統(tong)的安(an)(an)(an)(an)(an)全(quan)(quan)。
大數據(ju)(ju)安(an)(an)全(quan)專家(jia)，要(yao)求(qiu)熟悉大數據(ju)(ju)安(an)(an)全(quan)模型和(he)安(an)(an)全(quan)機(ji)制(zhi)，能夠構建大數據(ju)(ju)系統安(an)(an)全(quan)體(ti)系，制(zhi)定大數據(ju)(ju)安(an)(an)全(quan)策略和(he)方(fang)案，以及完善(shan)和(he)優化(hua)大數據(ju)(ju)系統安(an)(an)全(quan)機(ji)制(zhi)。
大數據安(an)(an)(an)全(quan)(quan)專家發(fa)展的(de)最高(gao)職(zhi)位(wei)應該是CSO（首席(xi)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)官(guan)），或者叫CDSO（首席(xi)數據安(an)(an)(an)全(quan)(quan)官(guan)）。CDO應該能(neng)夠深入理解職(zhi)責管轄下的(de)數據安(an)(an)(an)全(quan)(quan)需(xu)求，對比分(fen)析數據安(an)(an)(an)全(quan)(quan)解決方(fang)案(an)優劣(lie)，側重于大數據的(de)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)管理和流(liu)程，能(neng)制定數據安(an)(an)(an)全(quan)(quan)規范和相關安(an)(an)(an)全(quan)(quan)標準。
通(tong)道五(wu)適合(he)于負責網(wang)絡信息安全的人士(shi)轉行到大數據。
他們基(ji)于原有的(de)網絡安全(quan)(quan)、信息安全(quan)(quan)知識，結合(he)當前(qian)大(da)數據系統的(de)實現原理(li)和安全(quan)(quan)運行機制，就能快速上手，確保(bao)大(da)數據平臺架構的(de)安全(quan)(quan)。
不管(guan)是從應(ying)用(yong)類(lei)，還是系統類(lei)，大數(shu)據(ju)專家發展的最高職(zhi)位都應(ying)該是數(shu)據(ju)科學家或(huo)CDO（首席數(shu)據(ju)官）。當然，數(shu)據(ju)科學家側重于大數(shu)據(ju)技(ji)術（包括應(ying)用(yong)技(ji)術和系統技(ji)術），而CDO，則側重于企業(ye)管(guan)理和決策。
當然，從能力要求看起(qi)來(lai)，大(da)數(shu)據(ju)(ju)在(zai)應(ying)用類的最(zui)高職(zhi)位也可以(yi)是CIO（首席信息官(guan)），側(ce)(ce)重(zhong)于(yu)從業務信息層(ceng)面(mian)來(lai)解讀大(da)數(shu)據(ju)(ju)；系統(tong)類的最(zui)高職(zhi)位也可以(yi)是CTO（首席技(ji)(ji)術(shu)官(guan)），側(ce)(ce)重(zhong)于(yu)從技(ji)(ji)術(shu)系統(tong)層(ceng)面(mian)來(lai)引領大(da)數(shu)據(ju)(ju)；安全(quan)類的最(zui)高職(zhi)位是CSO（首席安全(quan)官(guan)），側(ce)(ce)重(zhong)于(yu)大(da)數(shu)據(ju)(ju)的安全(quan)。
CDO（首席數據官）/數據科學家，負(fu)責企(qi)(qi)業大數據的戰(zhan)略(lve)規(gui)劃，制(zhi)定企(qi)(qi)業大數據的發展戰(zhan)略(lve)和布(bu)局(ju)，實現企(qi)(qi)業數據有(you)效支(zhi)撐企(qi)(qi)業的發展。
CTO（首席技(ji)術(shu)(shu)官），是(shi)企業技(ji)術(shu)(shu)的創建者和推動者，負(fu)責制定(ding)企業的技(ji)術(shu)(shu)愿景和發(fa)(fa)展戰略，把握總體技(ji)術(shu)(shu)研究與發(fa)(fa)展方向(xiang)，并對技(ji)術(shu)(shu)選型進行指導(dao)和把關(guan)。
CIO（首席信息(xi)(xi)官），負責規劃企(qi)(qi)業(ye)(ye)的(de)信息(xi)(xi)資源，制定企(qi)(qi)業(ye)(ye)信息(xi)(xi)化戰略(lve)和布(bu)局，整合企(qi)(qi)業(ye)(ye)信息(xi)(xi)流、物流、資金流資源，運用信息(xi)(xi)管理技術重(zhong)建企(qi)(qi)業(ye)(ye)的(de)決策體系，包括企(qi)(qi)業(ye)(ye)流程再造(zao)等(deng)等(deng)。CIO是為業(ye)(ye)務而設立的(de)。
CSO（首席安全(quan)(quan)官(guan)），主要是指CDSO（首席數據安全(quan)(quan)官(guan)），負責整(zheng)個(ge)企(qi)業大數據的(de)安全(quan)(quan)運行狀態，制定大數據系統(tong)的(de)安全(quan)(quan)措施(shi)、安全(quan)(quan)規則和安全(quan)(quan)標準，負責整(zheng)個(ge)企(qi)業大數據系統(tong)的(de)安全(quan)(quan)方(fang)案和安全(quan)(quan)策略。
不(bu)管是CDO、CIO、CTO，都是企業管理者，只是職責細分上的(de)差異。
企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)性質不(bu)(bu)同，有可能設(she)置(zhi)的(de)(de)(de)(de)CXO崗(gang)位也不(bu)(bu)一樣。那些對數據有較強依賴的(de)(de)(de)(de)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)，諸如(ru)金融、電(dian)子商(shang)務(wu)、互聯網企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)等，都會設(she)置(zhi)CDO角(jiao)(jiao)色(se)(se)；那些以信息化服務(wu)為主的(de)(de)(de)(de)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)，諸如(ru)ERP企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)、OA企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)，一般設(she)置(zhi)CIO角(jiao)(jiao)色(se)(se)；那些以技(ji)術擅長的(de)(de)(de)(de)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)，諸如(ru)高科技(ji)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)、IT公(gong)司，一般設(she)置(zhi)CTO角(jiao)(jiao)色(se)(se)。
在一(yi)個大數據(ju)企業中，CDO有可能(neng)就(jiu)是CIO，也有可能(neng)就(jiu)是CTO，或者CDO將完全代替CIO和CTO。
當然，你(ni)有可(ke)能(neng)在各大(da)公司(si)的(de)職(zhi)位(wei)(wei)招(zhao)聘中看到更多的(de)職(zhi)位(wei)(wei)，各種(zhong)職(zhi)位(wei)(wei)，五花八門(men)，但總體來看，不外乎(hu)是上(shang)面(mian)提(ti)到的(de)大(da)數據職(zhi)位(wei)(wei)的(de)一(yi)些細化(hua)和變化(hua)。
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