빅 데이터 분석 - 러시아와 세계의 현실과 전망

오늘날 외부 세계와 외부 연결이 없는 사람들만이 빅 데이터에 대해 들어 본 적이 없습니다. Habré에서는 빅데이터 분석 및 관련 주제가 인기가 높습니다. 하지만 빅데이터 연구에 전념하고 싶은 비전문가에게는 이 분야의 전망이 어떤지, 빅데이터 분석을 어디에 적용할 수 있는지, 훌륭한 분석가가 무엇을 기대할 수 있는지 항상 명확하지 않습니다. 그것을 알아 내려고 노력합시다.

인간이 생산하는 정보의 양은 매년 증가하고 있습니다. 2020년까지 저장되는 데이터 양은 40~44제타바이트(1ZB~1억GB)로 늘어날 전망이다. 2025년까지 - 최대 약 400제타바이트. 따라서 현대 기술을 활용하여 정형 및 비정형 데이터를 관리하는 것은 점점 더 중요해지고 있는 분야입니다. 개별 기업은 물론이고 국가 전체가 빅데이터에 관심을 갖고 있습니다.

그건 그렇고, 빅 데이터라는 용어가 등장한 것은 정보 붐과 인간 생성 데이터 처리 방법에 대한 논의 중에였습니다. 이는 2008년 네이처 저널의 편집자인 클리포드 린치(Clifford Lynch)가 처음 제안한 것으로 알려져 있습니다.

이후 빅데이터 시장은 매년 수십%씩 성장해 왔다. 그리고 전문가들에 따르면 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것이라고 한다. 그래서 회사 추정에 따르면 Frost & Sullivan 2021년 글로벌 빅데이터 분석 시장 전체 규모는 67,2억 달러로 성장해 연간 성장률은 약 35,9%에 달할 것으로 예상된다.

빅데이터 분석이 왜 필요한가요?

이를 통해 구조화된 데이터 세트나 구조화되지 않은 데이터 세트에서 매우 중요한 정보를 식별할 수 있습니다. 덕분에 기업은 추세를 파악하고, 생산 성과를 예측하고, 자체 비용을 최적화할 수 있습니다. 비용을 절감하기 위해 기업은 최신 솔루션을 구현할 준비가 되어 있는 것이 분명합니다.

빅데이터 분석에 사용되는 기술 및 분석 방법:

• 데이터 수집;
• 크라우드소싱;
• 데이터 혼합 및 통합;
• 기계 학습;
• 인공 신경망;
• 패턴 인식;
• 예측 분석;
• 시뮬레이션 모델링;
• 공간분석;
• 통계 분석;
• 분석 데이터의 시각화.

전 세계의 빅데이터 분석

현재 전 세계 기업의 50% 이상이 빅데이터 분석을 사용하고 있습니다. 2015년에는 이 수치가 17%에 불과했음에도 불구하고. 빅데이터는 통신, 금융 서비스 분야의 기업에서 가장 활발하게 활용되고 있습니다. 그리고 헬스케어 기술을 전문으로 하는 회사들이 있습니다. 교육 회사에서 빅 데이터 분석의 최소 사용: 대부분의 경우 이 분야의 대표자들은 가까운 미래에 기술을 사용할 의사를 밝혔습니다.

미국에서는 빅데이터 분석이 가장 활발하게 사용됩니다. 다양한 분야의 기업 중 55% 이상이 이 기술을 사용하고 있습니다. 유럽과 아시아에서는 빅데이터 분석에 대한 수요가 약 53%로 그다지 낮지 않습니다.

그리고 러시아는 어떻습니까?

IDC 분석가에 따르면, 러시아는 빅 데이터 분석 솔루션의 가장 큰 지역 시장입니다.. 중부 및 동부 유럽에서 이러한 솔루션 시장의 성장은 매우 활발하며 이 수치는 매년 11%씩 증가합니다. 2022년에는 양적 측면에서 5,4억 달러에 이를 것입니다.

여러 면에서 이러한 시장의 급속한 발전은 러시아에서 이 지역의 성장에 기인합니다. 2018년 러시아 연방 내 관련 솔루션 판매 수익은 전체 지역 빅데이터 처리 기술 총 투자의 40%에 달했습니다.

러시아 연방에서는 은행, 공공 부문, 통신 산업 및 산업 분야의 기업이 빅 데이터 처리에 가장 많은 비용을 지출합니다.

빅 데이터 분석가는 러시아에서 어떤 일을 하며 수입은 얼마나 됩니까?

빅 데이터 분석가는 반구조화된 정보와 비구조화된 정보 모두를 포함한 방대한 양의 정보를 조사하는 일을 담당합니다. 은행 조직의 경우 이는 거래, 운영자의 경우 통화 및 교통, 소매업의 고객 방문 및 구매입니다. 위에서 언급했듯이 빅데이터 분석을 통해 생산 과정이나 화학 반응 등 '원시 정보 이력'에서 다양한 요소 간의 연관성을 발견할 수 있습니다. 분석 데이터를 기반으로 제조부터 의료까지 다양한 분야에서 새로운 접근 방식과 솔루션이 개발됩니다.

빅데이터 분석가에게 필요한 기술:

• 분석이 수행되는 영역의 특징을 빠르게 이해하고, 원하는 영역의 측면에 몰입할 수 있는 능력. 이는 소매업, 석유 및 가스 산업, 의료 등이 될 수 있습니다.
• 통계 데이터 분석, 수학적 모델 구축(신경망, 베이지안 네트워크, 클러스터링, 회귀, 요인, 분산 및 상관 분석 등) 방법에 대한 지식.
• 다양한 소스에서 데이터를 추출하고, 분석을 위해 변환하고, 분석 데이터베이스에 로드할 수 있습니다.
• SQL에 능숙합니다.
• 기술 문서를 쉽게 읽을 수 있는 수준의 영어 지식.
• Python(적어도 기본), Bash(작업 과정에서 Python이 없으면 매우 어렵습니다)에 대한 지식과 Java 및 Scala(Spark를 적극적으로 사용하는 데 필요)의 기본 지식을 아는 것이 바람직합니다. 빅데이터 작업에 가장 널리 사용되는 프레임워크).
• Hadoop 작업 능력.

그렇다면 빅데이터 분석가는 얼마를 벌까요?

현재 빅데이터 전문가는 공급이 부족하여 수요가 공급을 초과합니다. 이는 비즈니스가 이해되기 때문입니다. 개발에는 새로운 기술이 필요하고 기술 개발에는 전문가가 필요합니다.

그래서 미국의 데이터 과학자이자 데이터 분석가는 3년 상위 2017대 직업에 진입 채용 대행사 Glassdoor에 따르면. 미국에서 이러한 전문가의 평균 급여는 연간 $100부터 시작됩니다.

러시아에서 기계 학습 전문가는 월 130~300루블을 받고, 빅 데이터 분석가는 월 73~200루블을 받습니다. 그것은 모두 경험과 자격에 달려 있습니다. 물론 급여가 낮은 공석도 있고 급여가 더 높은 공석도 있습니다. 모스크바와 상트페테르부르크의 빅데이터 분석가에 대한 최대 수요. 놀랄 것도 없이 모스크바는 활성 공석의 약 50%를 차지합니다(hh.ru에 따르면). 민스크와 키예프에서는 수요가 훨씬 적습니다. 일부 공석에서는 유연한 근무 시간과 원격 근무를 제공한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그러나 일반적으로 회사에는 사무실에서 일하는 전문가가 필요합니다.

시간이 지남에 따라 빅데이터 분석가 및 관련 전문가에 대한 수요가 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 기술 부문의 인력 부족은 취소되지 않았습니다. 하지만 물론 빅데이터 분석가가 되려면 위에 나열된 기술과 추가 기술을 모두 향상시키면서 공부하고 노력해야 합니다. 빅데이터 분석가의 길을 시작할 수 있는 기회 중 하나는 Geekbrains의 강좌에 등록하세요 빅데이터 작업을 시도해 보세요.

출처 : habr.com