O’ReillyMedia近期發布了2014大數據行業工資調查報告。該報告訪問了53個國家816名數據領域的工作者。占最大數量的數據類工作是：數據分析師(包括一些編程)，統計分析師和相關軟件工程師。
美國大數據行業的年薪中值是$144,000(均為美金，下同)。薪酬最高的行業包括：娛樂($135,000)，銀行/金融($117,000)和軟件 ($116,000)。
既然是大數據相關的調查，該公司也建立了一個回歸模型(regression model)來研究哪些因素影響到行業內的薪酬。
根據此模型，當其他系數保持恒定的情況下，在歐洲和亞洲工作會讓收入分別降低$24,000和$3,000。
高學歷對于收入的影響達到$30,036。女性(僅有15%的受訪者為女性)的平均收入則比男性的少$17,294，這跟總體上的性別收入差基本相同。在創業公司工作的收入平均要低$17,318。
如果想增加收入，模型建議：去加利福尼亞工作(可以增加$25,785)，攻讀一個博士學位(可以增加$11,130)以及學會使用更多的數據工具。每個新的數據工具可以讓薪水增加$1,900。根據受訪者的反饋，所使用的數據工具大約有20種。
但是，不是所有的工具都能帶來類似的加薪。根據聚類算法，分析了所使用的工具和這些工具使用者的中值工資，得出的結果是：使用Hadoop這一系列工具的人平均薪資$118,000，而不使用Hadoop的則只有$88,000。Hadoop系列的工具還包括：Elastic MapReduce，Cassandra，Spark和MapR。使用Storm和Spark的人賺取了最高的薪水。
但是，最受歡迎的工具(50%的大數據從業者都使用)是一些不那么高大上的工具：SQL，R，Python和Excel。在今年的調查中還首次出現了新的大數據工具，跟Mac OS X，JavaScript，MySQL和D3相關
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