以下是個人總結的幾種數據發(fā)展方向的職業(yè)，希望對大家確定自己的職業(yè)方向和重點有一點幫助。 

數據庫應用開發(fā) (application development) 

除了基本的SQL方面的知識，還要對開發(fā)流程，軟件工程，各種框架和開發(fā)工具等等，數據庫應用開發(fā)這個方向上的機會最多，職位最多。SQL培訓

數據構架師 (Data Architect) 

主要從全局上制定和控制關于數據庫在邏輯這一層的大方向，也包括數據可用性，擴展性等長期性戰(zhàn)略，協調數據庫的應用開發(fā)，建模，DBA之間的工作。  這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟件開發(fā)商等）有專門職位，在中小公司或者沒有這個職位，或者由開發(fā)人員，DBA負責。

商業(yè)智能專家 (business intelligence - BI) 

主要從商業(yè)應用，最終用戶的角度去從數據中獲得有用的信息，涉及OLAP (online analytical processing) ，需要使用SSRS, cognos, crystal report等報表工具，或者其他一些數據挖掘，統計方面的軟件工具。 

ETL開發(fā) (ETL Developer)

使用ETL工具或者自己編寫程序在不同的數據源之間對數據進行導入，導出，轉換，所接觸的數據庫一般數據量非常大，要求進行的數據轉換也比較復雜。和數據倉庫和商業(yè)智能的關系比較密切。在一些數據庫應用規(guī)模很大的公司里面有專門的職位，中小公司里面則可能由程序員或者DBA負責這方面的工作。

數據建模專家 (data modeler) 

除了基本的SQL方面的知識，非常熟悉數據庫原理，數據建模。負責將用戶對數據的需求轉化為數據庫物理設計和物理設計。這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟件開發(fā)商等）有專門職位，在中小公司則可能由程序員承擔。

數據倉庫專家 (data warehouse - DW) 

應付超大規(guī)模的數據，歷史數據的存儲，管理和使用，和商業(yè)智能關系密切，很多時候BI和DW是放在一個大類里面的， 但是我覺得DW更側重于硬件和物理層上的管理和優(yōu)化。 

存儲工程師 (storage engineer) 。專門負責提供數據存儲方案，使用各種存儲技術滿足數據訪問和存儲需求，和DBA的工作關系比較密切。 對高可用性有嚴格要求（比如通信，金融，數據中心等）的公司通常有這種職位，這種職位也非常少。 

性能優(yōu)化工程師 (performance engineer) 

專長數據庫的性能調試和優(yōu)化，為用戶提供解決性能瓶頸方面的問題。至少IBM, 微軟和Oracle都有專門的數據庫性能實驗室(database performance lab）, 也有專門的性能優(yōu)化工程師，負責為其數據庫產品和關鍵應用提供這方面的技術支持。對數據庫性能有嚴格要求的公司（比如金融行業(yè)）可能會有這種職位。因為針對性很強，甚至要求對多種數據庫非常熟悉，所以職位極少。

數據庫管理員 (database administrator - DBA) 

數據庫的安裝，配置，調優(yōu)，備份/恢復，監(jiān)控，自動化等，協助應用開發(fā)（有些職位還要求優(yōu)化SQL，寫存儲過程和函數等）。這個方向上的職位相對少一些，但一般有點規(guī)模的公司還是會有這樣的職位    

高級數據庫管理員 (senior DBA) 

在DBA的基礎上，還涉及上面3種職位的部分工作，具體包括下面這些：

對應用系統的數據（布局，訪問模式，增長模式，存儲要求等）比較熟悉。

對性能優(yōu)化非常熟悉，可以發(fā)現并優(yōu)化從SQL到硬件I/O，網絡等各個層面上的瓶頸。

對于存儲技術相對熟悉，可能代替存儲工程師的一些工作。

對數據庫的高可用性技術非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等） 

對大規(guī)模數據庫有效進行物理擴展（比如表分區(qū)）或者邏輯擴展（比如數據庫分區(qū)，聯合數據庫等）。熟悉各種數據復制技術，比如單向，雙向，點對點復制技術，以滿足應用要求。 災難數據恢復過程的建立，測試和執(zhí)行 。這種職位一般只在對數據庫要求非常高并且規(guī)模非常大（比如金融，電信，數據中心等）的公司需要，而且這種公司一般有一個專門獨立負責數據庫的部門或組。