Big Data Analytics – Realitäten und Perspektiven in Russland und der Welt

Heutzutage haben nur Menschen, die keine externen Verbindungen zur Außenwelt haben, noch nie von Big Data gehört. Auf Habré ist das Thema Big Data Analytics und verwandte Themen beliebt. Doch für Laien, die sich der Erforschung von Big Data widmen möchten, ist nicht immer klar, welche Perspektiven dieser Bereich hat, wo Big Data Analytics eingesetzt werden kann und worauf ein guter Analyst zählen kann. Versuchen wir es herauszufinden.

Die Menge der vom Menschen generierten Informationen nimmt jedes Jahr zu. Bis 2020 wird die gespeicherte Datenmenge auf 40–44 Zettabyte (1 ZB ~ 1 Milliarde GB) ansteigen. Bis 2025 – bis zu etwa 400 Zettabyte. Dementsprechend ist die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten mithilfe moderner Technologien ein Bereich, der immer wichtiger wird. Sowohl einzelne Unternehmen als auch ganze Länder sind an Big Data interessiert.

Im Zuge der Diskussion um den Informationsboom und die Methoden zur Verarbeitung menschengenerierter Daten entstand übrigens auch der Begriff Big Data. Es wird angenommen, dass es erstmals 2008 vom Herausgeber der Zeitschrift Nature, Clifford Lynch, vorgeschlagen wurde.

Seitdem wächst der Big-Data-Markt jährlich um mehrere zehn Prozent. Und dieser Trend wird sich laut Experten fortsetzen. So laut Schätzungen des Unternehmens Frost & Sullivan Im Jahr 2021 wird der gesamte globale Big-Data-Analysemarkt auf 67,2 Milliarden US-Dollar anwachsen. Das jährliche Wachstum wird etwa 35,9 % betragen.

Warum brauchen wir Big-Data-Analysen?

Es ermöglicht Ihnen, äußerst wertvolle Informationen aus strukturierten oder unstrukturierten Datensätzen zu identifizieren. Dadurch kann ein Unternehmen beispielsweise Trends erkennen, die Produktionsleistung vorhersagen und seine eigenen Kosten optimieren. Es ist klar, dass Unternehmen zur Kostensenkung bereit sind, die neuesten Lösungen zu implementieren.

Technologien und Analysemethoden, die zur Analyse von Big Data eingesetzt werden:

• Data Mining;
• Crowdsourcing;
• Datenmischung und -integration;
• maschinelles Lernen;
• künstliche neurale Netzwerke;
• Mustererkennung;
• prädiktive Analysen;
• Simulationsmodellierung;
• räumliche Analyse;
• statistische Analyse;
• Visualisierung analytischer Daten.

Big-Data-Analysen auf der Welt

Big Data Analytics wird mittlerweile von mehr als 50 % der Unternehmen weltweit genutzt. Und das, obwohl dieser Wert im Jahr 2015 nur 17 % betrug. Big Data wird am aktivsten von Unternehmen genutzt, die im Telekommunikations- und Finanzdienstleistungssektor tätig sind. Dann gibt es Unternehmen, die sich auf Gesundheitstechnologie spezialisiert haben. Minimaler Einsatz von Big Data Analytics in Bildungsunternehmen: In den meisten Fällen kündigten Vertreter dieses Bereichs ihre Absicht an, die Technologie in naher Zukunft einzusetzen.

In den USA wird Big Data Analytics am aktivsten genutzt: Mehr als 55 % der Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen arbeiten mit dieser Technologie. In Europa und Asien ist die Nachfrage nach Big-Data-Analysen nicht viel geringer – etwa 53 %.

Und was ist mit Russland?

Laut IDC-Analysten Russland ist der größte regionale Markt für Big-Data-Analyselösungen. Das Wachstum des Marktes für solche Lösungen in Mittel- und Osteuropa ist recht aktiv, dieser Wert steigt jedes Jahr um 11 %. Bis 2022 wird es quantitativ 5,4 Milliarden US-Dollar erreichen.

Diese rasante Entwicklung des Marktes ist in vielerlei Hinsicht auf das Wachstum dieses Bereichs in Russland zurückzuführen. Im Jahr 2018 beliefen sich die Einnahmen aus dem Verkauf relevanter Lösungen in der Russischen Föderation auf 40 % der Gesamtinvestitionen in Big-Data-Verarbeitungstechnologien in der gesamten Region.

In der Russischen Föderation geben Unternehmen aus dem Banken- und öffentlichen Sektor, der Telekommunikationsbranche und der Industrie am meisten für die Verarbeitung von Big Data aus.

Was macht ein Big Data Analyst und wie viel verdient er in Russland?

Ein Big-Data-Analyst ist für die Untersuchung großer Mengen an Informationen verantwortlich, sowohl halbstrukturierter als auch unstrukturierter. Für Bankorganisationen sind dies Transaktionen, für Betreiber – Anrufe und Verkehr, im Einzelhandel – Kundenbesuche und Einkäufe. Wie oben erwähnt, ermöglicht uns die Big-Data-Analyse, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren in der „Rohinformationsgeschichte“ aufzudecken, beispielsweise einem Produktionsprozess oder einer chemischen Reaktion. Auf Basis der Analysedaten werden neue Ansätze und Lösungen in unterschiedlichen Bereichen entwickelt – von der Fertigung bis zur Medizin.

Erforderliche Fähigkeiten für einen Big-Data-Analysten:

• Die Fähigkeit, die Merkmale des Bereichs, für den die Analyse durchgeführt wird, schnell zu verstehen und in Aspekte des gewünschten Bereichs einzutauchen. Dies kann der Einzelhandel, die Öl- und Gasindustrie, die Medizin usw. sein.
• Kenntnisse über Methoden der statistischen Datenanalyse, Aufbau mathematischer Modelle (Neuronale Netze, Bayesianische Netze, Clustering, Regression, Faktor-, Varianz- und Korrelationsanalysen etc.).
• Sie können Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, zur Analyse umwandeln und in eine analytische Datenbank laden.
• Beherrschen Sie SQL.
• Englischkenntnisse auf einem Niveau, das ausreicht, um technische Dokumentationen problemlos lesen zu können.
• Kenntnisse in Python (zumindest die Grundlagen), Bash (im Arbeitsprozess ist es sehr schwierig, darauf zu verzichten) sowie Kenntnisse der Grundlagen von Java und Scala (erforderlich für die aktive Nutzung von Spark, einem der beliebtesten Frameworks für die Arbeit mit Big Data).
• Fähigkeit, mit Hadoop zu arbeiten.

Wie viel verdient ein Big-Data-Analyst?

Big-Data-Spezialisten sind mittlerweile Mangelware, die Nachfrage übersteigt das Angebot. Denn die Wirtschaft kommt zu einer Einsicht: Entwicklung erfordert neue Technologien, und Technologieentwicklung erfordert Spezialisten.

Also Data Scientist und Data Analytics in den USA in die Top 3 der besten Berufe des Jahres 2017 aufgenommen nach Angaben der Personalvermittlungsagentur Glassdoor. Das durchschnittliche Gehalt dieser Spezialisten in Amerika beginnt bei 100 US-Dollar pro Jahr.

In Russland erhalten Spezialisten für maschinelles Lernen 130 bis 300 Rubel pro Monat, Big-Data-Analysten 73 bis 200 Rubel pro Monat. Es hängt alles von Erfahrung und Qualifikation ab. Natürlich gibt es Stellen mit niedrigeren Gehältern und solche mit höheren Gehältern. Maximale Nachfrage nach Big-Data-Analysten in Moskau und St. Petersburg. Auf Moskau entfallen, was nicht überraschend ist, etwa 50 % der aktiven Stellenangebote (laut hh.ru). In Minsk und Kiew ist die Nachfrage deutlich geringer. Es ist erwähnenswert, dass einige offene Stellen flexible Arbeitszeiten und Fernarbeit bieten. Aber generell brauchen Unternehmen Fachkräfte, die im Büro arbeiten.

Im Laufe der Zeit können wir mit einem Anstieg der Nachfrage nach Big-Data-Analysten und Vertretern verwandter Fachgebiete rechnen. Wie oben erwähnt, ist der Personalmangel im Technologiesektor nicht behoben. Aber um ein Big-Data-Analyst zu werden, müssen Sie natürlich studieren und arbeiten und dabei sowohl die oben aufgeführten als auch zusätzliche Fähigkeiten verbessern. Eine der Möglichkeiten, den Weg des Big-Data-Analysten einzuschlagen, ist Melden Sie sich für einen Kurs von Geekbrains an und versuchen Sie sich im Umgang mit Big Data.

Source: habr.com