Ngày nay chỉ những người không có kết nối bên ngoài với thế giới bên ngoài mới chưa nghe nói đến dữ liệu lớn. Trên Habré, chủ đề phân tích Big Data và các chủ đề liên quan rất phổ biến. Nhưng đối với những người không chuyên muốn cống hiến hết mình cho việc nghiên cứu Dữ liệu lớn, không phải lúc nào cũng rõ ràng lĩnh vực này có triển vọng gì, phân tích Dữ liệu lớn có thể được áp dụng ở đâu và một nhà phân tích giỏi có thể tin cậy vào điều gì. Hãy cố gắng tìm ra nó.
Lượng thông tin do con người tạo ra tăng lên hàng năm. Đến năm 2020, lượng dữ liệu được lưu trữ sẽ tăng lên 40-44 zettabyte (1 ZB ~ 1 tỷ GB). Đến năm 2025 - lên tới khoảng 400 zettabyte. Theo đó, quản lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng công nghệ hiện đại là một lĩnh vực ngày càng trở nên quan trọng. Cả các công ty riêng lẻ và toàn bộ quốc gia đều quan tâm đến dữ liệu lớn.
Nhân tiện, chính trong cuộc thảo luận về sự bùng nổ thông tin và các phương pháp xử lý dữ liệu do con người tạo ra, thuật ngữ Dữ liệu lớn đã nảy sinh. Người ta tin rằng nó được đề xuất lần đầu tiên vào năm 2008 bởi biên tập viên tạp chí Nature, Clifford Lynch.
Kể từ đó, thị trường Dữ liệu lớn đã tăng hàng năm vài chục phần trăm. Và xu hướng này, theo các chuyên gia, sẽ tiếp tục. Vì vậy, theo ước tính của công ty vào năm 2021, tổng thị trường phân tích dữ liệu lớn toàn cầu sẽ tăng lên 67,2 tỷ USD. Tăng trưởng hàng năm sẽ vào khoảng 35,9%.
Tại sao chúng ta cần phân tích dữ liệu lớn?
Nó cho phép bạn xác định thông tin cực kỳ có giá trị từ các tập dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc. Nhờ đó, chẳng hạn, một doanh nghiệp có thể xác định xu hướng, dự đoán hiệu suất sản xuất và tối ưu hóa chi phí của chính mình. Rõ ràng là để giảm chi phí, các công ty sẵn sàng triển khai các giải pháp mới nhất.
Các công nghệ và phương pháp phân tích được sử dụng để phân tích Dữ liệu lớn:
- Khai thác dữ liệu;
- nguồn lực cộng đồng;
- trộn và tích hợp dữ liệu;
- học máy;
- mạng lưới thần kinh nhân tạo;
- nhận dạng mẫu;
- phân tích dự đoán;
- mô hình mô phỏng;
- phân tích không gian;
- Phân tích thống kê;
- trực quan hóa dữ liệu phân tích.
Phân tích dữ liệu lớn trên thế giới
Phân tích dữ liệu lớn hiện được hơn 50% công ty trên toàn thế giới sử dụng. Mặc dù thực tế năm 2015 con số này chỉ là 17%. Dữ liệu lớn được sử dụng tích cực nhất bởi các công ty hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ tài chính và viễn thông. Sau đó là các công ty chuyên về công nghệ chăm sóc sức khỏe. Việc sử dụng tối thiểu phân tích Dữ liệu lớn trong các công ty giáo dục: trong hầu hết các trường hợp, đại diện của lĩnh vực này đã công bố ý định sử dụng công nghệ trong tương lai gần.
Tại Hoa Kỳ, phân tích Dữ liệu lớn được sử dụng tích cực nhất: hơn 55% công ty thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau làm việc với công nghệ này. Ở Châu Âu và Châu Á, nhu cầu phân tích dữ liệu lớn không thấp hơn nhiều - khoảng 53%.
Còn Nga thì sao?
Theo các nhà phân tích của IDC,. Sự tăng trưởng của thị trường cho các giải pháp như vậy ở Trung và Đông Âu khá sôi động, con số này tăng 11% mỗi năm. Đến năm 2022, nó sẽ đạt 5,4 tỷ USD về mặt định lượng.
Theo nhiều cách, sự phát triển nhanh chóng của thị trường là do sự phát triển của khu vực này ở Nga. Năm 2018, doanh thu từ việc bán các giải pháp liên quan tại Liên bang Nga lên tới 40% tổng vốn đầu tư vào công nghệ xử lý Dữ liệu lớn trong toàn khu vực.
Tại Liên bang Nga, các công ty thuộc lĩnh vực ngân hàng và công cộng, ngành viễn thông và công nghiệp chi tiêu nhiều nhất cho việc xử lý Dữ liệu lớn.
Nhà phân tích dữ liệu lớn làm gì và anh ta kiếm được bao nhiêu ở Nga?
Một nhà phân tích dữ liệu lớn chịu trách nhiệm kiểm tra lượng thông tin khổng lồ, cả bán cấu trúc và không cấu trúc. Đối với các tổ chức ngân hàng, đây là các giao dịch, đối với các nhà khai thác - các cuộc gọi và lưu lượng truy cập, trong bán lẻ - các chuyến thăm và mua hàng của khách hàng. Như đã đề cập ở trên, phân tích Dữ liệu lớn cho phép chúng ta khám phá mối liên hệ giữa các yếu tố khác nhau trong “lịch sử thông tin thô”, chẳng hạn như quy trình sản xuất hoặc phản ứng hóa học. Dựa trên dữ liệu phân tích, các phương pháp và giải pháp mới được phát triển trong nhiều lĩnh vực khác nhau - từ sản xuất đến y học.
Các kỹ năng cần thiết của một nhà phân tích Dữ liệu lớn:
- Khả năng hiểu nhanh các tính năng trong lĩnh vực mà việc phân tích đang được thực hiện và đắm mình vào các khía cạnh của lĩnh vực mong muốn. Đây có thể là ngành bán lẻ, dầu khí, y học, v.v.
- Kiến thức về các phương pháp phân tích dữ liệu thống kê, xây dựng các mô hình toán học (mạng nơ-ron, mạng Bayes, phân cụm, hồi quy, phân tích nhân tố, phương sai và tương quan, v.v.).
- Có thể trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu để phân tích và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu phân tích.
- Thành thạo SQL.
- Kiến thức tiếng Anh ở mức đủ để đọc tài liệu kỹ thuật dễ dàng.
- Kiến thức về Python (ít nhất là những điều cơ bản), Bash (rất khó thực hiện nếu không có nó trong quá trình làm việc), cộng với đó là mong muốn biết những điều cơ bản về Java và Scala (cần thiết để sử dụng tích cực Spark, một trong những các khung phổ biến nhất để làm việc với dữ liệu lớn).
- Khả năng làm việc với Hadoop.
Chà, một nhà phân tích Dữ liệu lớn kiếm được bao nhiêu?
Các chuyên gia Dữ liệu lớn hiện đang thiếu hụt; cầu vượt quá cung. Điều này là do doanh nghiệp đang dần hiểu ra: phát triển cần có công nghệ mới và phát triển công nghệ cần có chuyên gia.
Vì vậy, Nhà khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ theo cơ quan tuyển dụng Glassdoor. Mức lương trung bình của những chuyên gia này ở Mỹ bắt đầu từ 100 nghìn USD mỗi năm.
Ở Nga, các chuyên gia về học máy nhận được từ 130 đến 300 nghìn rúp mỗi tháng, các nhà phân tích dữ liệu lớn - từ 73 đến 200 nghìn rúp mỗi tháng. Tất cả phụ thuộc vào kinh nghiệm và trình độ. Tất nhiên, có những vị trí tuyển dụng có mức lương thấp hơn và những vị trí khác có mức lương cao hơn. Nhu cầu tối đa về các nhà phân tích dữ liệu lớn ở Moscow và St. Petersburg. Moscow, không có gì đáng ngạc nhiên, chiếm khoảng 50% số vị trí tuyển dụng đang hoạt động (theo hh.ru). Nhu cầu ít hơn nhiều ở Minsk và Kyiv. Điều đáng chú ý là một số vị trí tuyển dụng cung cấp giờ làm việc linh hoạt và làm việc từ xa. Nhưng nhìn chung, các công ty cần những chuyên gia làm việc tại văn phòng.
Theo thời gian, chúng ta có thể mong đợi nhu cầu về các nhà phân tích Dữ liệu lớn và đại diện của các chuyên ngành liên quan sẽ tăng lên. Như đã đề cập ở trên, tình trạng thiếu nhân sự trong lĩnh vực công nghệ vẫn chưa được giải quyết. Tuy nhiên, tất nhiên, để trở thành nhà phân tích Dữ liệu lớn, bạn cần phải học tập và làm việc, cải thiện cả những kỹ năng được liệt kê ở trên và những kỹ năng bổ sung. Một trong những cơ hội để bắt đầu con đường phân tích Big Data là và thử sức mình khi làm việc với dữ liệu lớn.
Nguồn: www.habr.com