現在、ビッグデータについて聞いたことがないのは、外部とのつながりがない人だけです。 Habré では、ビッグ データ分析とその関連トピックが人気です。 しかし、ビッグデータの研究に専念したいと考えている非専門家にとって、この分野にどのような展望があるのか、ビッグデータ分析がどこに適用できるのか、優れたアナリストが何を頼りにできるのかが必ずしも明確ではありません。 それを理解してみましょう。
人間が生み出す情報量は年々増加しています。 2020 年までに、保存されるデータの量は 40 ～ 44 ゼタバイト (1 ZB ～ 1 億 GB) に増加すると予想されます。 2025 年までに - 最大約 400 ゼタバイト。 したがって、最新のテクノロジーを使用して構造化データと非構造化データを管理することは、ますます重要になっている分野です。 個々の企業と国全体の両方がビッグデータに関心を持っています。
ちなみに、ビッグデータという用語が生まれたのは、情報ブームと人間が生成したデータの処理方法についての議論の中でした。 2008 年に雑誌『ネイチャー』の編集者クリフォード・リンチによって最初に提案されたと考えられています。
それ以来、ビッグデータ市場は毎年数十％のペースで拡大し続けています。 そして専門家によれば、この傾向は今後も続くという。 したがって、会社の見積もりによると、 2021 年には、世界のビッグデータ分析市場の総額は 67,2 億ドルに増加し、年間成長率は約 35,9% になると見込まれています。
なぜビッグデータ分析が必要なのでしょうか?
これにより、構造化データセットまたは非構造化データセットから非常に貴重な情報を識別できます。 このおかげで、企業は、たとえば傾向を特定し、生産パフォーマンスを予測し、自社のコストを最適化することができます。 コストを削減するために、企業が最新のソリューションを導入する準備ができていることは明らかです。
ビッグデータの分析に使用される技術と分析手法:
- データマイニング;
- クラウドソーシング。
- データの混合と統合。
- 機械学習。
- 人工ニューラルネットワーク。
- パターン認識;
- 予測分析。
- シミュレーションモデリング。
- 空間分析。
- 統計分析;
- 分析データの可視化。
世界のビッグデータ分析
ビッグデータ分析は現在、世界中の企業の 50% 以上で使用されています。 にもかかわらず、2015 年にはこの数字はわずか 17% でした。 ビッグデータは、電気通信および金融サービス分野で活動する企業によって最も積極的に使用されています。 次に、ヘルスケアテクノロジーを専門とする企業があります。 教育企業におけるビッグデータ分析の使用は最小限: ほとんどの場合、この分野の代表者が近い将来テクノロジーを使用する意向を発表しました。
米国では、ビッグデータ分析が最も積極的に使用されており、さまざまな分野の企業の 55% 以上がこのテクノロジーを活用しています。 ヨーロッパとアジアでも、ビッグ データ分析の需要はそれほど低くなく、約 53% です。
そしてロシアはどうですか？
IDC アナリストによると、。 中欧および東欧におけるこのようなソリューション市場の成長は非常に活発で、この数字は毎年 11% 増加しています。 2022年までに量的には5,4億ドルに達するだろう。
多くの点で、この市場の急速な発展はロシアのこの地域の成長によるものです。 2018 年、ロシア連邦における関連ソリューションの販売による収益は、地域全体のビッグデータ処理テクノロジーへの投資総額の 40% に達しました。
ロシア連邦では、銀行および公共部門、電気通信業界および産業界の企業がビッグデータ処理に最も多くの費用を費やしています。
ロシアではビッグデータアナリストは何をし、どれくらい稼いでいますか?
ビッグ データ アナリストは、半構造化および非構造化の両方の膨大な量の情報を調査する責任があります。 銀行組織の場合、これらはトランザクション、オペレータの場合は通話とトラフィック、小売の場合は顧客の訪問と購入です。 前述したように、ビッグデータ解析により、生産プロセスや化学反応などの「生の情報履歴」のさまざまな要素間のつながりを発見することができます。 分析データに基づいて、製造から医療に至るまで、さまざまな分野で新しいアプローチやソリューションが開発されています。
ビッグデータアナリストに必要なスキル:
- 分析が実行されている領域の特徴を迅速に理解し、目的の領域のさまざまな側面に没頭する能力。 これには、小売業、石油・ガス産業、医薬品などが考えられます。
- 統計データ分析の手法、数理モデルの構築（ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、クラスタリング、回帰、因子、分散、相関分析など）に関する知識。
- さまざまなソースからデータを抽出し、分析のために変換し、分析データベースにロードできるようになります。
- SQLに堪能。
- 技術文書を容易に読めるレベルの英語の知識。
- Python (少なくとも基本)、Bash (作業の過程でこれなしで行うのは非常に困難です) の知識に加えて、Java と Scala (Spark の積極的な使用に必要) の基本を知っていることが望ましいです。ビッグ データを操作するための最も一般的なフレームワーク)。
- Hadoop と連携する能力。
さて、ビッグデータアナリストの収入はどれくらいでしょうか?
ビッグデータのスペシャリストは現在不足しており、需要が供給を上回っています。 それは、開発には新しい技術が必要であり、技術開発には専門家が必要であるということがビジネスで理解されつつあるからです。
つまり、米国のデータサイエンティストとデータ分析 人材紹介会社グラスドアによると。 アメリカにおけるこれらの専門家の平均給与は年間100万ドルから始まります。
ロシアでは、機械学習のスペシャリストは月額130万～300万ルーブル、ビッグデータアナリストは月額73万200千～50万ルーブルを受け取っている。 すべては経験と資格によって決まります。 もちろん、給与が低い求人もあれば、高い求人もあります。 モスクワとサンクトペテルブルクではビッグデータ アナリストの需要が最大化。 当然のことですが、有効求人数の約 XNUMX% がモスクワで占められています (hh.ru による)。 ミンスクやキエフでは需要がはるかに少ない。 一部の求人では柔軟な勤務時間やリモートワークが提供されていることに注意してください。 しかし一般的に、企業はオフィスで働く専門家を必要としています。
時間の経過とともに、ビッグデータ アナリストや関連専門分野の代表者に対する需要が増加すると予想されます。 前述の通り、テクノロジー分野の人材不足は解消されていない。 しかし、もちろん、ビッグデータ アナリストになるためには、上記のスキルとその他のスキルの両方を向上させながら、勉強して取り組む必要があります。 ビッグデータ アナリストへの道を始めるきっかけの XNUMX つは、 ビッグデータの操作に挑戦してください。
出所： habr.com