数据分析师

在大数据时代，数据分析师扮演着关键角色。他们负责处理和分析海量数据，以便为企业提供洞察力。这包括对客户行为、市场趋势以及公司内部运营进行深入研究。随着技术的发展，如机器学习和人工智能，数据分析师需要不断提升自己的技能，以能够有效地将复杂算法应用于实际问题中。

业务智能开发者

业务智能（BI）是利用数据库软件工具来创建信息系统的一种方式。业务智能开发者设计并实施这些系统，使得非技术用户也能轻松访问和使用重要的商业信息。在这个岗位上，你可能会用到SQL语言、ETL（Extract, Transform, Load）、报告生成工具等技能。此外，与其他部门合作也是必不可少的，因为你的工作需要紧密结合业务需求。

数据工程师

作为集成和管理大量结构化和非结构化数据源的大型分布式存储系统的人，数据工程师必须具备扎实的编程能力，并且对关系型数据库、NoSQL数据库以及大规模计算平台有深入了解。此外，他们还需要熟悉云服务环境，这些环境通常用于支持高可扩展性、大容量存储以及低延迟访问。

智能决策支持专家

在现代组织中，大数据不仅仅局限于报告或视觉表示，它还被用于驱动更好的决策制定过程。智慧决策支持专家通过收集来自各种来源的信息，以及使用统计学、预测模型等方法来帮助领导层做出基于事实而不是直觉或猜测的决定。他/她应该具有跨学科知识背景，同时掌握复杂问题解决技巧。

安全专家

随着更多企业采用大数据解决方案，其敏感性也越发加重。大数据安全专家面临着保护这些宝贵资产免受恶意攻击或者未授权访问所带来的挑战。他/她应当精通网络安全原则、加密技术以及隐私法规，对抗黑客活动并确保合规性。这是一个持续更新知识库要求很高职业领域。