Nykyään vain ihmiset, joilla ei ole ulkopuolisia yhteyksiä ulkomaailmaan, eivät ole kuulleet big datasta. Habrella Big Datan analytiikka ja siihen liittyvät aiheet ovat suosittuja. Mutta ei-asiantuntijoille, jotka haluaisivat omistautua Big Datan tutkimiseen, ei aina ole selvää, mitä tulevaisuudennäkymiä tällä alueella on, missä Big Datan analytiikkaa voidaan soveltaa ja mihin hyvä analyytikko voi luottaa. Yritetään selvittää se.
Ihmisten tuottaman tiedon määrä kasvaa joka vuosi. Vuoteen 2020 mennessä tallennetun tiedon määrä kasvaa 40-44 zettatavuun (1 ZB ~ 1 miljardi Gt). Vuoteen 2025 mennessä - jopa noin 400 zettatavua. Tästä syystä strukturoidun ja strukturoimattoman datan hallinta nykyaikaisilla teknologioilla on ala, joka on tulossa yhä tärkeämmäksi. Sekä yksittäiset yritykset että kokonaiset maat ovat kiinnostuneita big datasta.
Muuten, juuri keskustelun aikana informaatiobuumista ja ihmisen tuottaman tiedon käsittelymenetelmistä syntyi termi Big Data. Uskotaan, että sitä ehdotti ensimmäisen kerran vuonna 2008 Nature-lehden toimittaja Clifford Lynch.
Siitä lähtien Big Data -markkinat ovat kasvaneet vuosittain useita kymmeniä prosentteja. Ja tämä suuntaus asiantuntijoiden mukaan jatkuu. Yhtiön arvion mukaan siis Vuonna 2021 globaalit big data-analytiikkamarkkinat kasvavat 67,2 miljardiin dollariin. Vuotuinen kasvu on noin 35,9 %.
Miksi tarvitsemme big data-analytiikkaa?
Sen avulla voit tunnistaa erittäin arvokasta tietoa strukturoiduista tai strukturoimattomista tietojoukoista. Tämän ansiosta yritys voi esimerkiksi tunnistaa trendejä, ennustaa tuotannon tehokkuutta ja optimoida omia kustannuksiaan. On selvää, että kustannusten vähentämiseksi yritykset ovat valmiita ottamaan käyttöön uusimmat ratkaisut.
Tekniikat ja analyysimenetelmät, joita käytetään Big Datan analysointiin:
- Tietojen louhinta;
- joukkoistaminen;
- tietojen sekoittaminen ja integrointi;
- koneoppiminen;
- keinotekoiset neuroverkot;
- hahmontunnistus;
- ennakoiva analytiikka;
- simulointi mallinnus;
- Tila-analyysi;
- Tilastollinen analyysi;
- analyyttisten tietojen visualisointi.
Big Datan analytiikka maailmassa
Big datan analytiikkaa käyttää nyt yli 50 % yrityksistä maailmanlaajuisesti. Huolimatta siitä, että vuonna 2015 tämä luku oli vain 17 prosenttia. Big Dataa käyttävät eniten tietoliikenne- ja finanssipalvelualoilla toimivat yritykset. Sitten on yrityksiä, jotka ovat erikoistuneet terveydenhuoltoteknologiaan. Big Data -analytiikan minimaalinen käyttö opetusyrityksissä: useimmissa tapauksissa alan edustajat ilmoittivat aikovansa ottaa teknologiaa käyttöön lähitulevaisuudessa.
Yhdysvalloissa Big Data -analytiikkaa käytetään aktiivisimmin: yli 55 % eri alojen yrityksistä työskentelee tällä tekniikalla. Euroopassa ja Aasiassa big data -analytiikan kysyntä ei ole paljon alhaisempi - noin 53%.
Entä Venäjä?
IDC:n analyytikoiden mukaan. Tällaisten ratkaisujen markkinoiden kasvu Keski- ja Itä-Euroopassa on melko aktiivista, tämä luku kasvaa 11 % joka vuosi. Vuoteen 2022 mennessä se saavuttaa määrällisesti 5,4 miljardia dollaria.
Tämä markkinoiden nopea kehitys johtuu monella tapaa tämän alueen kasvusta Venäjällä. Vuonna 2018 tulot relevanttien ratkaisujen myynnistä Venäjän federaatiossa olivat 40 % koko alueen investoinneista Big Datan käsittelytekniikoihin.
Venäjän federaatiossa pankki- ja julkisen sektorin, televiestintäteollisuuden ja teollisuuden yritykset käyttävät eniten Big Datan käsittelyyn.
Mitä Big Data Analyst tekee ja kuinka paljon hän tienaa Venäjällä?
Big datan analyytikko on vastuussa valtavien tietomäärien, sekä puolistrukturoitujen että jäsentelemättömien, tutkimisesta. Pankkiorganisaatioille nämä ovat tapahtumia, operaattoreille - puheluita ja liikennettä, vähittäiskaupassa - asiakaskäyntejä ja ostoksia. Kuten edellä mainittiin, Big Data -analyysin avulla voimme löytää yhteyksiä "raakatietohistorian" eri tekijöiden, esimerkiksi tuotantoprosessin tai kemiallisen reaktion, välillä. Analyysitietojen perusteella kehitetään uusia lähestymistapoja ja ratkaisuja eri osa-alueille - valmistuksesta lääketieteeseen.
Big Data -analyytikon vaadittavat taidot:
- Kyky ymmärtää nopeasti piirteitä alueella, jolle analyysi suoritetaan, ja uppoutua halutun alueen näkökohtiin. Tämä voi olla vähittäiskauppa, öljy- ja kaasuteollisuus, lääketiede jne.
- Tilastollisen data-analyysin menetelmien tuntemus, matemaattisten mallien rakentaminen (hermoverkot, Bayesin verkot, klusterointi, regressio-, tekijä-, varianssi- ja korrelaatioanalyysit jne.).
- Pystyy poimimaan tietoa eri lähteistä, muuttamaan niitä analysointia varten ja lataamaan ne analyyttiseen tietokantaan.
- SQL:n taito.
- Englannin kielen taito riittävällä tasolla teknisen dokumentaation helppoon lukemiseen.
- Pythonin tuntemus (ainakin perusasiat), Bash (ilman sitä on erittäin vaikea tehdä työssä) sekä Java ja Scalan perusteet (tarvitaan aktiiviseen Spark-käyttöön, yksi suosituimmat puitteet ison datan kanssa työskentelemiseen).
- Kyky työskennellä Hadoopin kanssa.
No, kuinka paljon Big Datan analyytikko tienaa?
Big Datan asiantuntijoista on nyt pulaa, kysyntä ylittää tarjonnan. Tämä johtuu siitä, että liike-elämässä on tulossa ymmärrys: kehitys vaatii uusia teknologioita ja teknologian kehittäminen asiantuntijoita.
Joten, Data Scientist ja Data Analytics Yhdysvalloissa rekrytointitoimisto Glassdoorin mukaan. Näiden asiantuntijoiden keskipalkka Amerikassa alkaa 100 tuhannesta dollarista vuodessa.
Venäjällä koneoppimisen asiantuntijat saavat 130 - 300 tuhatta ruplaa kuukaudessa, big data -analyytikot - 73 - 200 tuhatta ruplaa kuukaudessa. Kaikki riippuu kokemuksesta ja pätevyydestä. Tietysti on avoimia työpaikkoja, joissa palkat ovat alhaisemmat, ja toiset, joissa on korkeampi palkka. Suurin data-analyytikoiden kysyntä Moskovassa ja Pietarissa. Moskova, mikä ei ole yllättävää, muodostaa noin 50% aktiivisista avoimista työpaikoista (hh.ru: n mukaan). Paljon vähemmän kysyntää on Minskissä ja Kiovassa. On hyvä huomioida, että osa avoimista työpaikoista tarjoaa joustavia työaikoja ja etätyötä. Mutta yleensä yritykset tarvitsevat asiantuntijoita, jotka työskentelevät toimistossa.
Ajan myötä voimme odottaa Big Datan analyytikoiden ja niihin liittyvien erikoisalojen edustajien kysynnän kasvavan. Kuten edellä mainittiin, teknologia-alan henkilöstöpulaa ei ole peruttu. Mutta tietysti, jotta voit tulla Big Datan analyytikkoksi, sinun täytyy opiskella ja työskennellä parantamalla sekä yllä lueteltuja että muita taitoja. Yksi mahdollisuuksista aloittaa Big Datan analyytikon polku on ja kokeile käsiäsi ison datan parissa.
Lähde: will.com