据不完全数据统计工资一般的就4k----5k左右，dba的话比较高，技术大咖还是有前途的!
数据库系统工程师发展前景如何
随着数据库技术的不断发展，企业为了管理、利用越来越多的信息，都建立了自己的数据库。而这些企业数据库，都需要有专门的人员进行维护，这就是数据库工程师的工作。就发展趋势看，优秀的数据库工程师是十分匮乏的。数据库工程师的就业范围非常广，一般的大型或者跨国的企业都建立自己的数据库，他们都需要数据库工程师对他们的数据库进行管理。一些国际知名企业、政府、学校等都是数据库工程师很好的去处。
"数据库工程师面向包括大学生在内的所有求职者，旨在帮助他们明确职业发展方向，提高求职面试技巧及就业能力。"国内首家专注于数据库工程师就业培训指导的清软国际学院培训机构负责人向记者透露，"专业的数据库工程师培训机构应该专注于职涯规划、求职面试以及职前培训，有效缓解目前国内高校对大学毕业生进行的就业培训指导不足的现状。
同时他们认为目前的高等教育应该加强对大学生数据库工程师就业指导的培训，更好的让大学生把在学校学到的知识与社会最迫切的需求进行结合。大学生面临的不再是先择业再就业还是先就业再择业的选择，而是如何择业如何就业。作为择业和就业的关键内容，职业生涯规划和面试技巧等在网络里比比皆是，但是充斥着大量粗制滥造的面试技巧分享，常常造成误导。"
数据库工程师资薪酬大起底
作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地，“大数据”和“虚拟化”两大热门行业得到了广泛的关注和重视。90%的企业都在用大数据。专业的数据库工程师，薪资待遇一般都很可观。
下面以某一求职网站挂出的工资为例做一下说明：
可就职岗位
数据库工程师、数据库开发工程师、DBA数据库管理员、系统工程师、系统集成工程师、系统管理员、售前工程师、售后工程师、技术支持工程师、IT运维工程师等相关岗位
大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；
大数据应用开发类人才；
大数据分析类人才。
大数据十大就业职位：
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。