ProHoster > Blogs > interneta ziņas > Big Data analytics - realitāte un perspektīvas Krievijā un pasaulē

Big Data analytics - realitāte un perspektīvas Krievijā un pasaulē

Big Data analytics - realitāte un perspektīvas Krievijā un pasaulē

MÅ«sdienās par lielajiem datiem nav dzirdējuÅ”i tikai tie cilvēki, kuriem nav ārēju sakaru ar ārpasauli. Habrē tēma par lielo datu analÄ«zi un ar to saistÄ«tās tēmas ir populāra. Taču nespeciālistiem, kuri vēlētos veltÄ«t sevi lielo datu izpētei, ne vienmēr ir skaidrs, kādas ir Ŕīs jomas perspektÄ«vas, kur var pielietot lielo datu analÄ«zi un uz ko var paļauties labs analÄ«tiÄ·is. Mēģināsim to izdomāt.

Cilvēku radÄ«tās informācijas apjoms katru gadu palielinās. LÄ«dz 2020. gadam glabājamo datu apjoms palielināsies lÄ«dz 40ā€“44 zettabaitiem (1 ZB ~ 1 miljards GB). LÄ«dz 2025. gadam - lÄ«dz aptuveni 400 zetabaitiem. AttiecÄ«gi strukturētu un nestrukturētu datu pārvaldÄ«ba, izmantojot modernās tehnoloÄ£ijas, ir joma, kas kļūst arvien svarÄ«gāka. Par lielajiem datiem interesē gan atseviŔķi uzņēmumi, gan veselas valstis.

Starp citu, tieÅ”i diskusijā par informācijas bumu un cilvēku radÄ«to datu apstrādes metodēm radās termins Big Data. Tiek uzskatÄ«ts, ka to 2008. gadā pirmo reizi ierosināja žurnāla Nature redaktors Klifords Linčs.

KopÅ” tā laika lielo datu tirgus katru gadu ir palielinājies par vairākiem desmitiem procentu. Un Ŕī tendence, pēc ekspertu domām, turpināsies. Tādējādi, pēc uzņēmuma aplēsēm Sals un Salivans 2021. gadā kopējais globālais lielo datu analÄ«tikas tirgus pieaugs lÄ«dz 67,2 miljardiem ASV dolāru. Gada pieaugums bÅ«s aptuveni 35,9%.

Kāpēc mums ir nepiecieÅ”ama lielo datu analÄ«ze?

Tas ļauj identificēt ārkārtÄ«gi vērtÄ«gu informāciju no strukturētām vai nestrukturētām datu kopām. Pateicoties tam, uzņēmums var, piemēram, noteikt tendences, paredzēt ražoÅ”anas veiktspēju un optimizēt savas izmaksas. Skaidrs, ka, lai samazinātu izmaksas, uzņēmumi ir gatavi ieviest jaunākos risinājumus.

Tehnoloģijas un analīzes metodes, kas tiek izmantotas lielo datu analīzei:

  • Datu ieguve;
  • pūļa piegāde;
  • datu sajaukÅ”ana un integrācija;
  • maŔīnmācÄ«ba;
  • mākslÄ«gie neironu tÄ«kli;
  • modeļa atpazÄ«Å”ana;
  • paredzamā analÄ«tika;
  • simulācijas modelÄ“Å”ana;
  • telpiskā analÄ«ze;
  • Statistiskā analÄ«ze;
  • analÄ«tisko datu vizualizācija.

Lielo datu analīze pasaulē

Lielo datu analÄ«zi tagad izmanto vairāk nekā 50% uzņēmumu visā pasaulē. Neskatoties uz to, ka 2015. gadā Å”is rādÄ«tājs bija tikai 17%. Lielos datus visaktÄ«vāk izmanto uzņēmumi, kas darbojas telekomunikāciju un finanÅ”u pakalpojumu nozarēs. Pēc tam ir uzņēmumi, kas specializējas veselÄ«bas aprÅ«pes tehnoloÄ£ijās. Minimāla lielo datu analÄ«tikas izmantoÅ”ana izglÄ«tÄ«bas uzņēmumos: vairumā gadÄ«jumu Ŕīs jomas pārstāvji paziņoja par nodomu tuvākajā nākotnē izmantot tehnoloÄ£iju.

Amerikas Savienotajās ValstÄ«s Big Data analytics tiek izmantota visaktÄ«vāk: vairāk nekā 55% uzņēmumu no dažādām jomām strādā ar Å”o tehnoloÄ£iju. Eiropā un Āzijā pieprasÄ«jums pēc lielo datu analÄ«tikas nav daudz zemāks - aptuveni 53%.

Kā ar Krieviju?

Pēc IDC analÄ«tiÄ·u domām, Krievija ir lielākais reÄ£ionālais Big Data analÄ«tikas risinājumu tirgus. Šādu risinājumu tirgus izaugsme Centrālajā un Austrumeiropā ir diezgan aktÄ«va, Å”is rādÄ«tājs katru gadu pieaug par 11%. LÄ«dz 2022. gadam tas kvantitatÄ«vā izteiksmē sasniegs 5,4 miljardus dolāru.

Daudzējādā ziņā Ŕī straujā tirgus attÄ«stÄ«ba ir saistÄ«ta ar Ŕīs jomas izaugsmi Krievijā. 2018. gadā ieņēmumi no attiecÄ«go risinājumu pārdoÅ”anas Krievijas Federācijā veidoja 40% no kopējām investÄ«cijām Big Data apstrādes tehnoloÄ£ijās visā reÄ£ionā.

Krievijas Federācijā lielo datu apstrādei visvairāk tērē banku un valsts sektora, telekomunikāciju nozares un rūpniecības uzņēmumi.

Ko dara lielo datu analÄ«tiÄ·is un cik viņŔ nopelna Krievijā?

Lielo datu analÄ«tiÄ·is ir atbildÄ«gs par liela apjoma informācijas, gan daļēji strukturētas, gan nestrukturētas, pārbaudi. Banku organizācijām tie ir darÄ«jumi, operatoriem - zvani un satiksme, mazumtirdzniecÄ«bā - klientu apmeklējumi un pirkumi. Kā minēts iepriekÅ”, lielo datu analÄ«ze ļauj mums atklāt sakarÄ«bas starp dažādiem ā€œneapstrādātās informācijas vēsturesā€ faktoriem, piemēram, ražoÅ”anas procesu vai Ä·Ä«misku reakciju. Balstoties uz analÄ«zes datiem, tiek izstrādātas jaunas pieejas un risinājumi dažādās jomās ā€“ no ražoÅ”anas lÄ«dz medicÄ«nai.

Lielo datu analītiķim nepiecieŔamās prasmes:

  • Spēja ātri izprast iezÄ«mes apgabalā, kuram tiek veikta analÄ«ze, un iegremdēties vēlamās jomas aspektos. Tā varētu bÅ«t mazumtirdzniecÄ«ba, naftas un gāzes rÅ«pniecÄ«ba, medicÄ«na utt.
  • ZināŔanas par statistiskās datu analÄ«zes metodēm, matemātisko modeļu konstruÄ“Å”anu (neironu tÄ«kli, Bajesa tÄ«kli, klasterizācija, regresijas, faktoru, dispersijas un korelācijas analÄ«zes uc).
  • Spēt iegÅ«t datus no dažādiem avotiem, pārveidot tos analÄ«zei un ielādēt tos analÄ«tiskā datu bāzē.
  • Pārvalda SQL.
  • Angļu valodas zināŔanas pietiekamā lÄ«menÄ«, lai viegli lasÄ«tu tehnisko dokumentāciju.
  • ZināŔanas par Python (vismaz pamatus), Bash (bez tā darba procesā ir ļoti grÅ«ti iztikt), plus vēlams zināt Java un Scala pamatus (nepiecieÅ”ams aktÄ«vai Spark lietoÅ”anai, viena no populārākie ietvari darbam ar lielajiem datiem).
  • Spēja strādāt ar Hadoop.

Nu, cik nopelna lielo datu analītiķis?

Big Data speciālistu tagad trÅ«kst, pieprasÄ«jums pārsniedz piedāvājumu. Tas ir tāpēc, ka bizness nāk pie izpratnes: attÄ«stÄ«bai ir vajadzÄ«gas jaunas tehnoloÄ£ijas, bet tehnoloÄ£iju attÄ«stÄ«bai nepiecieÅ”ami speciālisti.

Tātad, datu zinātnieks un datu analÄ«ze ASV iekļuva 3. gada 2017 labāko profesiju topā saskaņā ar personāla atlases aÄ£entÅ«ras Glassdoor datiem. Å o speciālistu vidējā alga Amerikā ir sākot no 100 tÅ«kstoÅ”iem dolāru gadā.

Krievijā maŔīnmācÄ«bas speciālisti mēnesÄ« saņem no 130 lÄ«dz 300 tÅ«kstoÅ”iem rubļu, lielo datu analÄ«tiÄ·i - no 73 lÄ«dz 200 tÅ«kstoÅ”iem rubļu. Tas viss ir atkarÄ«gs no pieredzes un kvalifikācijas. Protams, ir vakances ar mazākām algām, un citas ar lielākām. Maksimālais pieprasÄ«jums pēc lielo datu analÄ«tiÄ·iem Maskavā un Sanktpēterburgā. Maskavā, kas nav pārsteidzoÅ”i, ir aptuveni 50% no aktÄ«vajām vakancēm (saskaņā ar hh.ru). Daudz mazāks pieprasÄ«jums ir Minskā un Kijevā. Ir vērts atzÄ«mēt, ka dažas vakances piedāvā elastÄ«gu darba laiku un attālinātu darbu. Bet kopumā uzņēmumiem ir nepiecieÅ”ami speciālisti, kas strādā birojā.

Laika gaitā mēs varam sagaidÄ«t pieprasÄ«juma pieaugumu pēc Big Data analÄ«tiÄ·iem un saistÄ«to specialitāŔu pārstāvjiem. Kā minēts iepriekÅ”, personāla trÅ«kums tehnoloÄ£iju sektorā nav novērsts. Bet, protams, lai kļūtu par Big Data analÄ«tiÄ·i, ir jāmācās un jāstrādā, pilnveidojot gan iepriekÅ” minētās, gan papildus prasmes. Viena no iespējām uzsākt Big Data analÄ«tiÄ·a ceļu ir pierakstieties uz kursu no Geekbrains un izmēģināt savus spēkus darbā ar lielajiem datiem.

Avots: www.habr.com

Pievieno komentāru