Bu gün yalnız xarici dünya ilə heç bir əlaqəsi olmayan insanlar böyük verilənlər haqqında eşitməyiblər. Habré-də Big Data analitikası və əlaqəli mövzular mövzusu məşhurdur. Lakin özlərini Big Datanın öyrənilməsinə həsr etmək istəyən qeyri-mütəxəssislər üçün bu sahənin hansı perspektivlərə malik olduğu, Big Data analitikasının harada tətbiq oluna biləcəyi və yaxşı analitikin nəyə arxalana biləcəyi həmişə aydın olmur. Gəlin bunu anlamağa çalışaq.
İnsanlar tərəfindən yaradılan məlumatların miqdarı hər il artır. 2020-ci ilə qədər saxlanılan məlumatların həcmi 40-44 zettabayta (1 ZB ~ 1 milyard GB) qədər artacaq. 2025-ci ilə qədər - təxminən 400 zettabayta qədər. Müvafiq olaraq, müasir texnologiyalardan istifadə etməklə strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatların idarə edilməsi getdikcə daha çox əhəmiyyət kəsb edən bir sahədir. İstər ayrı-ayrı şirkətlər, istərsə də bütün ölkələr böyük verilənlərlə maraqlanır.
Yeri gəlmişkən, informasiya bumu və insan tərəfindən yaradılan məlumatların emalı üsullarının müzakirəsi zamanı Big Data termini yarandı. İlk dəfə 2008-ci ildə Nature jurnalının redaktoru Klifford Linç tərəfindən təklif edildiyi güman edilir.
O vaxtdan bəri Big Data bazarı hər il bir neçə on faiz artır. Və bu tendensiya, ekspertlərin fikrincə, davam edəcək. Beləliklə, şirkətin hesablamalarına görə 2021-ci ildə ümumi qlobal böyük məlumat analitika bazarı 67,2 milyard dollara qədər artacaq, illik artım təxminən 35,9% təşkil edəcək.
Nə üçün bizə böyük məlumat analitikası lazımdır?
Bu, strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış məlumat dəstlərindən son dərəcə qiymətli məlumatları müəyyən etməyə imkan verir. Bunun sayəsində biznes, məsələn, tendensiyaları müəyyən edə, istehsal performansını proqnozlaşdıra və öz xərclərini optimallaşdıra bilər. Aydındır ki, xərcləri azaltmaq üçün şirkətlər ən son həlləri tətbiq etməyə hazırdırlar.
Böyük verilənləri təhlil etmək üçün istifadə olunan texnologiyalar və analiz üsulları:
- Data Mining;
- kraudsorsing;
- məlumatların qarışdırılması və inteqrasiyası;
- maşın öyrənməsi;
- süni neyron şəbəkələri;
- nümunənin tanınması;
- proqnozlaşdırıcı analitika;
- simulyasiya modelləşdirmə;
- məkan analizi;
- Statistik təhlil;
- analitik məlumatların vizuallaşdırılması.
Dünyada Big Data analitikası
Böyük verilənlərin analitikasından hazırda dünya üzrə şirkətlərin 50%-dən çoxu istifadə edir. Baxmayaraq ki, 2015-ci ildə bu rəqəm cəmi 17% olub. Big Data ən çox telekommunikasiya və maliyyə xidmətləri sektorlarında fəaliyyət göstərən şirkətlər tərəfindən istifadə olunur. Sonra səhiyyə texnologiyaları üzrə ixtisaslaşmış şirkətlər var. Təhsil şirkətlərində Big Data analitikasından minimal istifadə: əksər hallarda bu sahənin nümayəndələri yaxın gələcəkdə texnologiyadan istifadə etmək niyyətlərini açıqlayıblar.
ABŞ-da Big Data analitikasından ən fəal şəkildə istifadə olunur: müxtəlif sahələrdən olan şirkətlərin 55%-dən çoxu bu texnologiya ilə işləyir. Avropa və Asiyada böyük verilənlərin analitikasına tələbat çox da aşağı deyil - təxminən 53%.
Bəs Rusiyada?
IDC analitiklərinin fikrincə,. Mərkəzi və Şərqi Avropada bu cür həllər bazarının artımı kifayət qədər aktivdir, bu rəqəm hər il 11% artır. 2022-ci ilə qədər kəmiyyət baxımından 5,4 milyard dollara çatacaq.
Bir çox cəhətdən bazarın bu sürətli inkişafı Rusiyada bu sahənin böyüməsi ilə əlaqədardır. 2018-ci ildə Rusiya Federasiyasında müvafiq həllərin satışından əldə edilən gəlir bütün regionda Big Data emal texnologiyalarına qoyulan ümumi investisiyanın 40%-ni təşkil edib.
Rusiya Federasiyasında bank və dövlət sektoru, telekommunikasiya sənayesi və sənaye şirkətləri Big Data emalına ən çox pul xərcləyirlər.
Big Data Analitiki nə edir və Rusiyada nə qədər qazanır?
Böyük məlumat analitiki həm yarı-strukturlaşdırılmış, həm də strukturlaşdırılmamış böyük həcmdə məlumatların tədqiqinə cavabdehdir. Bank təşkilatları üçün bunlar əməliyyatlar, operatorlar üçün - zənglər və trafik, pərakəndə - müştəri ziyarətləri və alış-verişdir. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, Big Data təhlili bizə “xam məlumat tarixində” müxtəlif amillər, məsələn, istehsal prosesi və ya kimyəvi reaksiya arasında əlaqəni aşkar etməyə imkan verir. Təhlil məlumatları əsasında müxtəlif sahələrdə - istehsaldan tibbə qədər yeni yanaşmalar və həllər hazırlanır.
Big Data analitiki üçün tələb olunan bacarıqlar:
- Təhlilin aparıldığı sahənin xüsusiyyətlərini tez başa düşmək və istədiyiniz sahənin aspektlərinə qərq olmaq bacarığı. Bu, pərakəndə satış, neft-qaz sənayesi, tibb və s. ola bilər.
- Statistik məlumatların təhlili üsulları, riyazi modellərin qurulması (neyron şəbəkələri, Bayes şəbəkələri, klasterləşmə, reqressiya, amil, dispersiya və korrelyasiya analizləri və s.) bilikləri.
- Müxtəlif mənbələrdən məlumatları çıxara, təhlil üçün çevirə və analitik verilənlər bazasına yükləməyi bacarın.
- SQL-də mükəmməldir.
- Texniki sənədləri asanlıqla oxumaq üçün kifayət qədər səviyyədə ingilis dili biliyi.
- Python bilikləri (ən azı əsaslar), Bash (iş prosesində onsuz bunu etmək çox çətindir), üstəlik Java və Scala əsaslarını bilmək arzuolunandır (Spark-dan aktiv istifadə üçün tələb olunur. böyük verilənlərlə işləmək üçün ən populyar çərçivələr).
- Hadoop ilə işləmək bacarığı.
Yaxşı, Big Data analitiki nə qədər qazanır?
Big Data mütəxəssisləri hazırda çatışmazlıq içərisindədir; tələb təklifi üstələyir. Bunun səbəbi biznesin başa düşülməsidir: inkişaf yeni texnologiyalar, texnologiyanın inkişafı isə mütəxəssislər tələb edir.
Beləliklə, ABŞ-da Data Scientist və Data Analytics Glassdoor işə götürmə agentliyinə görə. Amerikada bu mütəxəssislərin orta əmək haqqı ildə 100 min dollardan başlayır.
Rusiyada maşın öyrənmə mütəxəssisləri ayda 130 ilə 300 min rubl arasında, böyük məlumat analitikləri ayda 73 ilə 200 min rubl arasında maaş alırlar. Hamısı təcrübə və ixtisasdan asılıdır. Təbii ki, maaşı az olan vakant yerlər də var, daha yüksək olanlar da. Moskva və Sankt-Peterburqda böyük məlumat analitiklərinə maksimum tələbat. Təəccüblü olmayan Moskva aktiv vakansiyaların təxminən 50%-ni təşkil edir (hh.ru-ya görə). Minsk və Kiyevdə tələbat çox azdır. Qeyd etmək lazımdır ki, bəzi vakansiyalar çevik iş saatları və uzaqdan iş təklif edir. Amma ümumilikdə şirkətlərə ofisdə işləyən mütəxəssislər lazımdır.
Zamanla biz Big Data analitiklərinə və əlaqəli ixtisasların nümayəndələrinə tələbatın artacağını gözləyə bilərik. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, texnologiya sektorunda kadr çatışmazlığı aradan qaldırılmayıb. Amma təbii ki, Big Data analitiki olmaq üçün həm yuxarıda sadalanan bacarıqları, həm də əlavələri təkmilləşdirərək oxumalı və işləməlisən. Big Data analitikinin yoluna başlamaq üçün fürsətlərdən biri də budur və böyük data ilə işləməkdə gücünüzü sınayın.
Mənbə: www.habr.com