北京数据分析应用公司讲到，随着整个产业的数字化转型和新基础设施时代的到来，对技术人才提出了更高的要求。无论是在面试过程中，还是在实际工作中，数据工程师都应该时刻面对这些技术的不断演进。

1. OLAP大数据开发能力

对于进行数字化转型的公司来说，公司的业务可以分为两类：OLAP业务以及OLTP业务。所以大数据开发工程师需要同时具备OLTP以及OLAP技术能力。此外，对于前者，我们需要具备在线开发能力，以满足高并发、高可用和高扩展性。 北京数据分析应用公司讲到，为了满足大数据高时效性的发展需求，许多实时计算和在线交互数据分析技术应运而生。OLAP以及Clickhouse他们被认为是业内的一匹黑马，它可以优雅地解决任何指标和维度组合的复杂业务场景需求，并实时给出处理结果。

2, ClickHouse

阅读书籍和文章确实是一种自学方式，但Clickhouse相对复杂。在许多方面，它不像其他系统那样高度自动化。北京数据分析应用公司讲到，正是一些看似非自动化的设计在使用中带来了巨大的灵活性。寻找一个更快、更有效的方法来掌握原则，并真正在网上使用。

北京数据分析应用公司讲到，大数据开发工程师需要具备大数据建模、计算、存储、采集、智能分析等能力。大数据计算是整个大数据生态的重要组成部分，也是核心技术。我们必须牢牢抓住它。