نطاق البيانات الضخمة في الهند: المستقبل مشرق
نشرت: 2019-08-17"بالله نثق ، كل الآخرين يجب أن يجلبوا البيانات"
الاقتباس الشهير المنسوب إلى دبليو إدواردز دمينغ ، هو حرفياً ما تعيشه معظم الشركات في العالم اليوم.
بعد كل شيء ، نقوم بتوليد أكثر من 2.5 Qn بايت من البيانات كل يوم ، وسيزداد هذا الرقم فقط - بفضل إنترنت الأشياء والتقنيات المتقدمة الأخرى. بالنسبة للمبتدئين ، فإن IoT تعني إنترنت الأشياء ، وهي في الأساس اسم سيء حقًا لمفهوم بسيط للغاية.
تتمثل الفكرة وراء إنترنت الأشياء في ربط الأجهزة الأكثر استخدامًا وتحسين استخدامها لجعل حياتنا أكثر بساطة. على سبيل المثال ، بأخذ مثال بسيط للغاية ، يتم توصيل إبريق الشاي الكهربائي الخاص بك بساعة المنبه بحيث يكون الشاي جاهزًا بمجرد استيقاظك. لكن لا تكن مخطئًا ، فإن إنترنت الأشياء لا يقتصر فقط على أباريق الشاي والساعات المنبهة ، بل هو بحر شاسع في حد ذاته - لذلك إذا كنت مهتمًا ، فلا تنس استكشاف المزيد!
بالعودة إلى المناقشة ، فإن مثل هذا الربط البيني للأجهزة عبر الإنترنت يزيد بالتأكيد من الراحة والملاءمة ولكن على حساب البيانات. لذلك ، بخلاف وسائل التواصل الاجتماعي ومحركات البحث وما إلى ذلك ، فإن إبريق الشاي الكهربائي الخاص بك هو مصدر للبيانات.
هذه البيانات ، كل هذه مجتمعة ، هي بالضبط ما تشكل البيانات الضخمة.
وإذا كنت معنا حتى الآن ، فستدرك مدى حتمية البيانات الضخمة ، ومدى أهمية معرفة كيفية ترويضها - لنجاح أي عمل تجاري.
هذه الزيادة الهائلة في البيانات هي التي أدت إلى ولادة علوم البيانات ، والتي تشعبت أكثر إلى التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق ، والمزيد. كل هذه التقنيات مخصصة للشركات لفهم أكوام البيانات الخاصة بها واستخلاص رؤى منها.
لذلك ، لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن سوق البيانات الضخمة وتحليلات الأعمال العالمية بلغ 169 مليار دولار أمريكي في عام 2018 ومن المتوقع أن ينمو إلى 274 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2022. علاوة على ذلك ، يتوقع تقرير لشركة برايس ووترهاوس كوبرز أنه بحلول عام 2020 ، سيكون هناك حوالي 2.7 مليون وظيفة شاغرة في علوم البيانات والتحليلات في الولايات المتحدة وحدها.
تعيد هذه الإحصائيات فقط حقيقة أن الوظائف في البيانات الضخمة آخذة في الازدياد ، وكلما زادت البيانات الضخمة ، ستزداد الفرص كذلك. لهذا السبب بالذات ، يتحول العديد من المتخصصين في منتصف حياتهم المهنية إلى البيانات الضخمة ، ويقوم العديد من المبتدئين بتأقلم أنفسهم باستخدام أدوات وتقنيات البيانات الضخمة لبدء حياتهم المهنية.
الآن ، إذا كنت أيًا من الاثنين ، فقد تتساءل غالبًا عن المستقبل الدقيق لمهنة في البيانات الضخمة. قد تتساءل عما إذا كانت موجة البيانات الضخمة هذه ستكون قصيرة العمر أم أنها موجودة لتبقى.
موقفنا واضح ، وقد قمنا بتوجيهك عبر العديد من الإحصائيات لدعم مطالبتنا. الآن ، دعنا نطلعك على الكيفية التي يبحث بها المستقبل عن وظيفة في مجال البيانات الضخمة.
- زيادة الطلب على تحليلات البيانات.
منذ وقت ليس ببعيد ، أكد Peter Sondergaard من Gartner Research على أهمية تحليلات البيانات في العالم الحديث عندما قال:
"المعلومات هي نفط القرن الحادي والعشرين ، والتحليلات هي محرك الاحتراق."
تتزايد باستمرار كمية البيانات التي ننتجها كل دقيقة يومًا بعد يوم. بينما يقسم معلمو علوم البيانات بأهمية البيانات ، فما فائدة البيانات لنا إذا لم يكن هناك عدد كافٍ من المهنيين ذوي مهارات تحليلات البيانات؟ من الذي سيحلل هذه الكميات الهائلة من البيانات ويحولها إلى مورد أعمال ذي قيمة؟
نظرًا لأن الشركات في جميع أنحاء العالم تدرك الإمكانات الحقيقية للبيانات ، فإن الطلب على متخصصي تحليل البيانات المهرة آخذ في الارتفاع. لمعالجة هذه البيانات ، تعد تحليلات البيانات الضخمة ضرورية.
يصور الرسم البياني لاتجاه الوظيفة المائل إلى الأعلى لتحليلات البيانات الضخمة على موقع Fact.com الزيادة المطردة في فرص العمل في هذا المجال:
- زيادة اعتماد المؤسسة للبيانات الضخمة.
لدينا الكثير من الإحصائيات لدعم هذا!
تنص مقالة فوربس من تأليف لويس كولومبوس - 2014 IDG Enterprise Big Data Research - على أنه في السنوات القليلة المقبلة ، ستنفق الشركات في المتوسط 8 ملايين دولار أمريكي على مبادرات البيانات الضخمة.
وفقًا لمسح Peer Research "Big Data Analytics" ، فقد وجد أن Big Data Analytics كانت واحدة من أهم أولويات الشركات المشاركة - فهم يعتقدون أنه يمكن أن يحسن أدائهم العام.
الاستنتاج هنا هو أن المزيد والمزيد من المنظمات في جميع أنحاء العالم تعتمد تقنيات البيانات الضخمة لتحسين أدائها.
- تجد البيانات الضخمة تطبيقًا عبر مختلف أوجه التشابه في الصناعة.
دعمًا للنقطة الثانية في قائمتنا ، فإن البيانات الضخمة موجودة في كل مكان. لقد وجدت تطبيقات في مختلف قطاعات الصناعة. وفقًا لدراسة أجرتها Wanted Analytics (2015) ، فإن أكبر طلب على متخصصي البيانات الضخمة هو من قبل الخدمات المهنية والعلمية والتقنية (25٪) وتكنولوجيا المعلومات (17٪) والتصنيع (15٪) والتمويل والتأمين (9) ٪) وتجارة التجزئة (8٪).
مصدر
- خيارات وظيفية مرنة.
عندما يتعلق الأمر بالمناصب والأدوار الوظيفية ، فإن Big Data هي واحدة من أكثر الخيارات الوظيفية تنوعًا. نظرًا لأن Analytics أداة مهمة تستخدم في العديد من المجالات المختلفة ، يمكنك الحصول على مجموعة من المسميات الوظيفية للاختيار من بينها بما في ذلك:
- مهندس البيانات الضخمة
- محلل البيانات الضخمة
- مهندس تحليلات البيانات الضخمة
- مهندس حلول البيانات الضخمة
- مساعد تحليلات
- اخصائي المقاييس والتحليلات
- مستشار أعمال تحليلات البيانات الضخمة
- مستشار ذكاء الأعمال والتحليلات
من أفضل الأسماء في هذا المجال مثل IBM و Microsoft و Oracle و Google و Pentaho إلى الشركات الناشئة - يستفيد الجميع من Big Data Analytics وبالتالي خلق الطلب على متخصصي البيانات الضخمة المهرة.
- يعد بنمو متسارع في الرواتب.
نظرًا لأن سوق البيانات الضخمة ينمو بسرعة ، كذلك ينمو رواتب المحترفين ذوي الخبرة في البيانات الضخمة والتقنيات ذات الصلة. وفقًا لمقالة Forbes حول وظائف البيانات الضخمة (2015) ، يبلغ متوسط الراتب للمهنيين المهرة في البيانات الضخمة حوالي 1،04،850 دولارًا أمريكيًا إلى جانب المكافآت والتعويضات الأخرى.
في الهند ، يمكن للحاصلين على درجة الماجستير في علوم البيانات أو تحليلات البيانات أو غيرها من مجالات الدراسة ذات الصلة أن يحصلوا على وظائف مع حزمة على مستوى الدخول من روبية. 4-10 LPA ، بينما يمكن للمرشحين الذين لديهم حوالي 3-6 سنوات من الخبرة في المنطقة الحصول على حوالي روبية. 10-20 LPA. بالانتقال إلى النهاية العليا ، يكسب المحترفون الذين لديهم 6-10 سنوات من الخبرة الصناعية حوالي روبية. 15-30 LPA ، وأولئك الذين لديهم أكثر من 15 عامًا من الخبرة يمكنهم تحقيق ما يصل إلى 10000000 روبية في السنة.
يرجع الراتب المرتفع إلى حقيقة أن هناك فجوة كبيرة بين الطلب والعرض للمهنيين المهرة في البيانات الضخمة وعلوم البيانات.
ليستنتج…
مشددًا على أهمية البيانات الضخمة ، صرح جيفري مور ذات مرة:
"بدون البيانات الضخمة ، تكون أعمى وأصم في منتصف الطريق السريع."
بفضل البيانات الضخمة ، يتغير مشهد الصناعة. ولكن كما قلنا سابقًا ، لا فائدة من البيانات ما لم يكن هناك من يقوم بفك تشفيرها وكشف الأنماط المخفية بداخلها. تحتاج الشركات إلى رؤى من البيانات الضخمة ، وهذا بالتحديد هو سبب بحثها الدائم عن المهنيين المهرة في هذا المجال - الأفراد الذين يمكنهم الكشف عن الأسرار التي تحتفظ بها البيانات الضخمة.
تقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark هي الكلمات الطنانة الآن. لذلك ، تأكد من تعلم كيفية العمل مع الأدوات ذات الصلة Hive و HBase و MapReduce و Spark RDD و Spark Streaming و SparkSQL و SparkR و MLlib و Flume و Sqoop و Oozie و Kafka و Data Frames و GraphX ، على سبيل المثال لا الحصر.
كن مطمئنًا ، إذا قمت بتدريب نفسك لاكتساب المهارات المناسبة ، فسوف تنمو لتصبح أحد الأصول الحيوية لأي مؤسسة تستثمر في البيانات الضخمة. سوف تنمو مع نمو الشركة.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
