ปัจจุบันมีเพียงผู้ที่ไม่มีการเชื่อมต่อภายนอกกับโลกภายนอกเท่านั้นที่ไม่เคยได้ยินเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ ในHabré หัวข้อการวิเคราะห์ Big Data และหัวข้อที่เกี่ยวข้องกำลังได้รับความนิยม แต่สำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการอุทิศตนให้กับการศึกษา Big Data ก็ไม่ชัดเจนเสมอไปว่ากลุ่มลูกค้าเหล่านี้มีแนวโน้มอะไรบ้าง การวิเคราะห์ Big Data สามารถนำไปใช้ได้ที่ไหน และนักวิเคราะห์ที่ดีสามารถพึ่งพาอะไรได้บ้าง ลองคิดดูสิ
ปริมาณข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นเพิ่มขึ้นทุกปี ภายในปี 2020 ปริมาณข้อมูลที่จัดเก็บจะเพิ่มขึ้นเป็น 40-44 เซ็ตตาไบต์ (1 ZB ~ 1 พันล้าน GB) ภายในปี 2025 - สูงสุดประมาณ 400 เซตตาไบต์ ดังนั้น การจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างโดยใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่จึงเป็นส่วนที่มีความสำคัญมากขึ้น ทั้งบริษัทแต่ละแห่งและทั้งประเทศต่างก็สนใจในข้อมูลขนาดใหญ่
อย่างไรก็ตาม ในระหว่างการอภิปรายเกี่ยวกับความเจริญของข้อมูลและวิธีการประมวลผลข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นนั้นเองที่คำว่า Big Data เกิดขึ้น เชื่อกันว่ามีการเสนอครั้งแรกในปี 2008 โดยบรรณาธิการวารสาร Nature, Clifford Lynch
ตั้งแต่นั้นมา ตลาด Big Data ก็เพิ่มขึ้นทุกปีหลายสิบเปอร์เซ็นต์ และแนวโน้มนี้ตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุว่าจะดำเนินต่อไป ดังนั้นตามการประมาณการของบริษัท ในปี 2021 ตลาดการวิเคราะห์ Big Data ทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นเป็น 67,2 พันล้านดอลลาร์ การเติบโตต่อปีจะอยู่ที่ประมาณ 35,9%
เหตุใดเราจึงต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ช่วยให้คุณสามารถระบุข้อมูลที่มีค่าอย่างยิ่งจากชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจจึงสามารถระบุแนวโน้ม คาดการณ์ประสิทธิภาพการผลิต และปรับต้นทุนของตนเองให้เหมาะสมได้ เป็นที่ชัดเจนว่าเพื่อลดต้นทุน บริษัทต่างๆ ก็พร้อมที่จะใช้โซลูชั่นใหม่ล่าสุด
เทคโนโลยีและวิธีการวิเคราะห์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ Big Data:
- การทำเหมืองข้อมูล
- การระดมทุนจากมวลชน;
- การผสมและการบูรณาการข้อมูล
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- โครงข่ายประสาทเทียม
- การจดจำรูปแบบ
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
- การสร้างแบบจำลองการจำลอง
- การวิเคราะห์เชิงพื้นที่
- การวิเคราะห์ทางสถิติ;
- การแสดงข้อมูลเชิงวิเคราะห์
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในโลก
ปัจจุบันบริษัทมากกว่า 50% ทั่วโลกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าในปี 2015 ตัวเลขนี้จะมีเพียง 17% เท่านั้น Big Data ถูกใช้อย่างแข็งขันมากที่สุดโดยบริษัทที่ดำเนินงานในภาคโทรคมนาคมและบริการทางการเงิน มีบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพอยู่เป็นจำนวนมาก การใช้การวิเคราะห์ Big Data น้อยที่สุดในบริษัทด้านการศึกษา: ในกรณีส่วนใหญ่ ตัวแทนของสาขานี้ได้ประกาศความตั้งใจที่จะใช้เทคโนโลยีในอนาคตอันใกล้นี้
ในสหรัฐอเมริกา มีการใช้การวิเคราะห์ Big Data มากที่สุด โดยมากกว่า 55% ของบริษัทจากหลากหลายสาขาทำงานร่วมกับเทคโนโลยีนี้ ในยุโรปและเอเชีย ความต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้ลดลงมากนัก หรือประมาณ 53%
แล้วในรัสเซียล่ะ?
ตามที่นักวิเคราะห์ของ IDC ระบุว่า. การเติบโตของตลาดสำหรับโซลูชันดังกล่าวในยุโรปกลางและยุโรปตะวันออกค่อนข้างคึกคัก โดยตัวเลขนี้เพิ่มขึ้น 11% ทุกปี ภายในปี 2022 จะมีมูลค่าถึง 5,4 พันล้านดอลลาร์ในแง่ปริมาณ
ในหลาย ๆ ด้านการพัฒนาอย่างรวดเร็วของตลาดนี้เกิดจากการเติบโตของพื้นที่นี้ในรัสเซีย ในปี 2018 รายได้จากการขายโซลูชันที่เกี่ยวข้องในสหพันธรัฐรัสเซียคิดเป็น 40% ของการลงทุนทั้งหมดในเทคโนโลยีการประมวลผล Big Data ทั่วทั้งภูมิภาค
ในสหพันธรัฐรัสเซีย บริษัทจากภาคการธนาคารและภาครัฐ อุตสาหกรรมโทรคมนาคม และอุตสาหกรรมใช้เวลาส่วนใหญ่กับการประมวลผล Big Data
นักวิเคราะห์ Big Data ทำอะไรและเขามีรายได้เท่าไหร่ในรัสเซีย
นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีหน้าที่ตรวจสอบข้อมูลจำนวนมหาศาล ทั้งแบบกึ่งมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง สำหรับองค์กรธนาคาร ธุรกรรมเหล่านี้คือธุรกรรมสำหรับผู้ให้บริการ - การโทรและการรับส่งข้อมูล ในการขายปลีก - การเยี่ยมชมและการซื้อของลูกค้า ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น การวิเคราะห์ Big Data ช่วยให้เราสามารถค้นพบความเชื่อมโยงระหว่างปัจจัยต่างๆ ใน “ประวัติข้อมูลดิบ” เช่น กระบวนการผลิตหรือปฏิกิริยาทางเคมี จากข้อมูลการวิเคราะห์ แนวทางและโซลูชันใหม่ๆ ได้รับการพัฒนาในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การผลิตไปจนถึงการแพทย์
ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ Big Data:
- ความสามารถในการเข้าใจคุณลักษณะในพื้นที่ที่ทำการวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็ว และดื่มด่ำกับแง่มุมต่างๆ ของพื้นที่ที่ต้องการ นี่อาจเป็นการค้าปลีก อุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ ยา ฯลฯ
- ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ (โครงข่ายประสาทเทียม เครือข่ายแบบเบย์ การจัดกลุ่ม การถดถอย ปัจจัย ความแปรปรวน และการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ ฯลฯ)
- สามารถดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แปลงข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ และโหลดลงในฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ได้
- มีความเชี่ยวชาญใน SQL
- ความรู้ภาษาอังกฤษในระดับเพียงพอที่จะอ่านเอกสารทางเทคนิคได้ง่าย
- ความรู้เกี่ยวกับ Python (อย่างน้อยพื้นฐาน), Bash (เป็นเรื่องยากมากที่จะทำโดยไม่มีมันในกระบวนการทำงาน) รวมทั้งเป็นที่พึงปรารถนาที่จะรู้พื้นฐานของ Java และ Scala (จำเป็นสำหรับการใช้งาน Spark ซึ่งเป็นหนึ่งใน กรอบการทำงานที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่)
- ความสามารถในการทำงานร่วมกับ Hadoop
นักวิเคราะห์ Big Data มีรายได้เท่าไหร่?
ขณะนี้ผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data ขาดแคลน อุปสงค์มีมากกว่าอุปทาน เนื่องจากธุรกิจกำลังเข้าสู่ความเข้าใจ: การพัฒนาต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ และการพัฒนาเทคโนโลยีต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ
ดังนั้น Data Scientist และ Data Analytics ในสหรัฐอเมริกา ตามที่สำนักงานจัดหางาน Glassdoor ระบุ เงินเดือนโดยเฉลี่ยของผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ในอเมริกาเริ่มต้นที่ 100 ดอลลาร์ต่อปี
ในรัสเซียผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องได้รับ 130 ถึง 300 รูเบิลต่อเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ - จาก 73 ถึง 200 รูเบิลต่อเดือน ทุกอย่างขึ้นอยู่กับประสบการณ์และคุณสมบัติ แน่นอนว่ายังมีตำแหน่งงานว่างที่มีเงินเดือนต่ำกว่า และตำแหน่งอื่นๆ ที่มีตำแหน่งงานที่สูงกว่า ความต้องการสูงสุดสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในมอสโกและเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก มอสโก ซึ่งไม่น่าแปลกใจ มีสัดส่วนประมาณ 50% ของตำแหน่งงานว่างที่ใช้งานอยู่ (อ้างอิงจาก hh.ru) ความต้องการน้อยมากอยู่ในมินสค์และเคียฟ เป็นที่น่าสังเกตว่าตำแหน่งงานว่างบางแห่งเสนอเวลาทำงานที่ยืดหยุ่นและการทำงานระยะไกลได้ แต่โดยทั่วไปแล้ว บริษัทต่างๆ ต้องการผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานในสำนักงาน
เมื่อเวลาผ่านไป เราคาดว่าความต้องการนักวิเคราะห์ Big Data และตัวแทนจากสาขาเฉพาะทางที่เกี่ยวข้องจะเพิ่มขึ้นตามความต้องการ ตามที่กล่าวข้างต้น การขาดแคลนบุคลากรในภาคเทคโนโลยียังไม่ถูกยกเลิก แต่แน่นอนว่าเพื่อที่จะเป็นนักวิเคราะห์ Big Data คุณต้องศึกษาและทำงาน พัฒนาทั้งทักษะที่กล่าวข้างต้นและทักษะเพิ่มเติม โอกาสในการเริ่มต้นเส้นทางนักวิเคราะห์ Big Data ประการหนึ่งก็คือ และลองใช้มือของคุณในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่
ที่มา: will.com