ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് - റഷ്യയിലെയും ലോകത്തെയും യാഥാർത്ഥ്യങ്ങളും സാധ്യതകളും

ഇന്ന് പുറംലോകവുമായി യാതൊരു ബന്ധവുമില്ലാത്ത ആളുകൾ മാത്രമാണ് ബിഗ് ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് കേട്ടിട്ടില്ലാത്തത്. ഹബ്രെയിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സും അനുബന്ധ വിഷയങ്ങളും ജനപ്രിയമാണ്. എന്നാൽ ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പഠനത്തിൽ സ്വയം അർപ്പിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന നോൺ-സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക്, ഈ മേഖലയ്ക്ക് എന്ത് സാധ്യതകളാണുള്ളത്, ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് എവിടെ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും, ഒരു നല്ല വിശകലന വിദഗ്ധന് എന്ത് ആശ്രയിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് എല്ലായ്പ്പോഴും വ്യക്തമല്ല. നമുക്ക് അത് മനസിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കാം.

മനുഷ്യർ സൃഷ്ടിക്കുന്ന വിവരങ്ങളുടെ അളവ് ഓരോ വർഷവും വർദ്ധിക്കുന്നു. 2020-ഓടെ, സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് 40-44 സെറ്റാബൈറ്റുകളായി (1 ZB ~ 1 ബില്ല്യൺ GB) വർദ്ധിക്കും. 2025-ഓടെ - ഏകദേശം 400 സെറ്റാബൈറ്റുകൾ വരെ. അതനുസരിച്ച്, ആധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്. വ്യക്തിഗത കമ്പനികൾക്കും മുഴുവൻ രാജ്യങ്ങൾക്കും വലിയ ഡാറ്റയിൽ താൽപ്പര്യമുണ്ട്.

വഴിയിൽ, വിവരങ്ങളുടെ കുതിച്ചുചാട്ടത്തെക്കുറിച്ചും മനുഷ്യൻ സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന രീതികളെക്കുറിച്ചും ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിനിടയിലാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ എന്ന പദം ഉടലെടുത്തത്. 2008 ൽ നേച്ചർ ജേണലിൻ്റെ എഡിറ്ററായ ക്ലിഫോർഡ് ലിഞ്ച് ആണ് ഇത് ആദ്യമായി നിർദ്ദേശിച്ചതെന്ന് വിശ്വസിക്കപ്പെടുന്നു.

അതിനുശേഷം, ബിഗ് ഡാറ്റ മാർക്കറ്റ് പ്രതിവർഷം പതിനായിരക്കണക്കിന് ശതമാനം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഈ പ്രവണത, വിദഗ്ധരുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, തുടരും. അങ്ങനെ, കമ്പനിയുടെ കണക്കുകൾ പ്രകാരം ഫ്രോസ്റ്റ് & സള്ളിവൻ 2021-ൽ, മൊത്തം ആഗോള ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് മാർക്കറ്റ് 67,2 ബില്യൺ ഡോളറായി വർദ്ധിക്കും, വാർഷിക വളർച്ച ഏകദേശം 35,9% ആയിരിക്കും.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾക്ക് വലിയ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ആവശ്യമായി വരുന്നത്?

ഘടനാപരമായ അല്ലെങ്കിൽ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് വളരെ മൂല്യവത്തായ വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇതിന് നന്ദി, ഒരു ബിസിനസ്സിന്, ഉദാഹരണത്തിന്, ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഉൽപ്പാദന പ്രകടനം പ്രവചിക്കാനും സ്വന്തം ചെലവുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും. ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന്, കമ്പനികൾ ഏറ്റവും പുതിയ പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ തയ്യാറാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്.

ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളും വിശകലന രീതികളും:

• ഡാറ്റ മൈനിംഗ്;
• ക്രൗഡ് സോഴ്‌സിംഗ്;
• ഡാറ്റ മിക്സിംഗും സംയോജനവും;
• യന്ത്ര പഠനം;
• കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ;
• പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ;
• പ്രവചന വിശകലനം;
• സിമുലേഷൻ മോഡലിംഗ്;
• സ്പേഷ്യൽ വിശകലനം;
• സ്ഥിതിവിവര വിശകലനം;
• അനലിറ്റിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണം.

ലോകത്തിലെ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള 50% കമ്പനികളും ഇപ്പോൾ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. 2015 ൽ ഇത് 17% മാത്രമായിരുന്നു എന്ന വസ്തുത ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും. ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ, സാമ്പത്തിക സേവന മേഖലകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന കമ്പനികളാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ ഏറ്റവും സജീവമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. പിന്നെ ഹെൽത്ത് കെയർ ടെക്‌നോളജിയിൽ സ്‌പെഷ്യലൈസ് ചെയ്യുന്ന കമ്പനികളുണ്ട്. വിദ്യാഭ്യാസ കമ്പനികളിൽ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിൻ്റെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഉപയോഗം: മിക്ക കേസുകളിലും, ഈ ഫീൽഡിൻ്റെ പ്രതിനിധികൾ സമീപഭാവിയിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള അവരുടെ ഉദ്ദേശ്യം പ്രഖ്യാപിച്ചു.

യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഏറ്റവും സജീവമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു: വിവിധ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള 55% കമ്പനികൾ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. യൂറോപ്പിലും ഏഷ്യയിലും വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സിൻ്റെ ആവശ്യം വളരെ കുറവല്ല - ഏകദേശം 53%.

റഷ്യയിലെ കാര്യമോ?

ഐഡിസി അനലിസ്റ്റുകളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് സൊല്യൂഷനുകളുടെ ഏറ്റവും വലിയ പ്രാദേശിക വിപണിയാണ് റഷ്യ. മധ്യ, കിഴക്കൻ യൂറോപ്പിലെ അത്തരം പരിഹാരങ്ങളുടെ വിപണിയുടെ വളർച്ച വളരെ സജീവമാണ്, ഈ കണക്ക് എല്ലാ വർഷവും 11% വർദ്ധിക്കുന്നു. 2022 ആകുമ്പോഴേക്കും ഇത് 5,4 ബില്യൺ ഡോളറിലെത്തും.

പല തരത്തിൽ, വിപണിയുടെ ഈ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികസനം റഷ്യയിലെ ഈ പ്രദേശത്തിൻ്റെ വളർച്ചയാണ്. 2018 ൽ, റഷ്യൻ ഫെഡറേഷനിലെ പ്രസക്തമായ പരിഹാരങ്ങളുടെ വിൽപ്പനയിൽ നിന്നുള്ള വരുമാനം മുഴുവൻ പ്രദേശത്തെയും ബിഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിലെ മൊത്തം നിക്ഷേപത്തിൻ്റെ 40% ആണ്.

റഷ്യൻ ഫെഡറേഷനിൽ, ബാങ്കിംഗ്, പൊതുമേഖല, ടെലികമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ വ്യവസായം, വ്യവസായം എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള കമ്പനികളാണ് ബിഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഏറ്റവും കൂടുതൽ ചെലവഴിക്കുന്നത്.

ഒരു ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ് എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്, റഷ്യയിൽ അവൻ എത്രമാത്രം സമ്പാദിക്കുന്നു?

ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റ്, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിന് ഉത്തരവാദിയാണ്. ബാങ്കിംഗ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഇവ ഇടപാടുകളാണ്, ഓപ്പറേറ്റർമാർക്ക് - കോളുകളും ട്രാഫിക്കും, റീട്ടെയിൽ - ഉപഭോക്തൃ സന്ദർശനങ്ങളും വാങ്ങലുകളും. മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, "റോ ഇൻഫർമേഷൻ ഹിസ്റ്ററി"യിലെ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള കണക്ഷനുകൾ കണ്ടെത്താൻ ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനം ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു രാസപ്രവർത്തനം. വിശകലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പുതിയ സമീപനങ്ങളും പരിഹാരങ്ങളും വിവിധ മേഖലകളിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട് - നിർമ്മാണം മുതൽ മരുന്ന് വരെ.

ഒരു ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റിന് ആവശ്യമായ കഴിവുകൾ:

• വിശകലനം നടക്കുന്ന മേഖലയിലെ സവിശേഷതകൾ വേഗത്തിൽ മനസിലാക്കാനും ആവശ്യമുള്ള മേഖലയുടെ വശങ്ങളിൽ മുഴുകാനുമുള്ള കഴിവ്. ഇത് റീട്ടെയിൽ, എണ്ണ, വാതക വ്യവസായം, മരുന്ന് മുതലായവ ആകാം.
• സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം, ഗണിത മോഡലുകളുടെ നിർമ്മാണം (ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, ബയേസിയൻ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, റിഗ്രഷൻ, ഫാക്ടർ, വേരിയൻസ്, കോറിലേഷൻ അനാലിസിസ് മുതലായവ) രീതികളെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ്.
• വ്യത്യസ്‌ത സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും വിശകലനത്തിനായി രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും ഒരു അനലിറ്റിക്കൽ ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാനും കഴിയും.
• SQL-ൽ പ്രാവീണ്യം.
• സാങ്കേതിക ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ വായിക്കാൻ മതിയായ തലത്തിലുള്ള ഇംഗ്ലീഷ് പരിജ്ഞാനം.
• പൈത്തണിനെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് (കുറഞ്ഞത് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളെങ്കിലും), ബാഷ് (ജോലിയുടെ പ്രക്രിയയിൽ ഇത് കൂടാതെ ചെയ്യുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്), കൂടാതെ ജാവയുടെയും സ്കാലയുടെയും അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ അറിയുന്നത് അഭികാമ്യമാണ് (സ്പാർക്കിൻ്റെ സജീവമായ ഉപയോഗത്തിന് ആവശ്യമാണ്. വലിയ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ചട്ടക്കൂടുകൾ).
• ഹഡൂപ്പിനൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള കഴിവ്.

ശരി, ഒരു ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റ് എത്രമാത്രം സമ്പാദിക്കുന്നു?

ബിഗ് ഡാറ്റാ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ ഇപ്പോൾ വിതരണത്തിൽ കുറവാണ്; കാരണം, ബിസിനസ്സ് ഒരു ധാരണയിലേക്ക് വരുന്നു: വികസനത്തിന് പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ആവശ്യമാണ്, സാങ്കേതിക വികസനത്തിന് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.

അതിനാൽ, യുഎസ്എയിലെ ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സും 3 ലെ മികച്ച 2017 മികച്ച തൊഴിലുകളിൽ പ്രവേശിച്ചു റിക്രൂട്ടിംഗ് ഏജൻസി Glassdoor പ്രകാരം. അമേരിക്കയിലെ ഈ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ശരാശരി ശമ്പളം പ്രതിവർഷം $ 100 ആയിരം മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നു.

റഷ്യയിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക് പ്രതിമാസം 130 മുതൽ 300 ആയിരം റൂബിൾ വരെ ലഭിക്കും, വലിയ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് - പ്രതിമാസം 73 മുതൽ 200 ആയിരം റൂബിൾ വരെ. ഇതെല്ലാം അനുഭവത്തെയും യോഗ്യതയെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. തീർച്ചയായും, കുറഞ്ഞ ശമ്പളമുള്ള ഒഴിവുകൾ ഉണ്ട്, മറ്റുള്ളവ ഉയർന്നവയാണ്. മോസ്കോയിലും സെൻ്റ് പീറ്റേഴ്സ്ബർഗിലും വലിയ ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് പരമാവധി ഡിമാൻഡ്. മോസ്കോ, അത് ആശ്ചര്യകരമല്ല, ഏകദേശം 50% സജീവ ഒഴിവുകൾ (hh.ru അനുസരിച്ച്). മിൻസ്‌കിലും കൈവിലും ഡിമാൻഡ് വളരെ കുറവാണ്. ചില ഒഴിവുകൾ വഴക്കമുള്ള സമയവും വിദൂര ജോലിയും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. എന്നാൽ പൊതുവേ, കമ്പനികൾക്ക് ഓഫീസിൽ ജോലി ചെയ്യുന്ന സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്.

കാലക്രമേണ, ബിഗ് ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളുടെയും അനുബന്ധ സ്പെഷ്യാലിറ്റികളുടെ പ്രതിനിധികളുടെയും ഡിമാൻഡിൽ വർദ്ധനവ് പ്രതീക്ഷിക്കാം. മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, സാങ്കേതിക മേഖലയിലെ ജീവനക്കാരുടെ കുറവ് റദ്ദാക്കിയിട്ടില്ല. പക്ഷേ, തീർച്ചയായും, ഒരു ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റാകാൻ, നിങ്ങൾ പഠിക്കുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും വേണം, മുകളിൽ ലിസ്റ്റുചെയ്തിരിക്കുന്ന കഴിവുകളും അധികമായവയും മെച്ചപ്പെടുത്തുക. ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റിൻ്റെ പാത ആരംഭിക്കാനുള്ള അവസരങ്ങളിലൊന്നാണ് Geekbrains-ൽ നിന്നുള്ള ഒരു കോഴ്സിനായി സൈൻ അപ്പ് ചെയ്യുക വലിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.

അവലംബം: www.habr.com