¿Por qué convertirse en un desarrollador de Big Data? Aquí hay 9 razones prácticas para considerar

Internet es como nunca antes, y todos están tan enganchados a Internet que no se dan cuenta de que están brindando información útil sobre ellos mismos a las grandes empresas. Internet se ha convertido en la actualidad en una plataforma de generación de datos para las grandes empresas. Cada día y cada hora, se crea un gran volumen de datos a partir de Internet. Esta enorme cantidad de datos de Internet se llama Big Data.

Big Data es como el oro ahora. Es la próxima gran cosa de la que todas las empresas están tratando de beneficiarse. Big Data ayuda a analizar la tendencia y pronosticar el futuro mediante el cálculo de los datos históricos recientes que se generan en tiempo real. Actualmente, existe una gran necesidad en las empresas de recopilar y preservar Big Data para no perderse algo importante. Hay una cantidad considerable de datos flotando y las empresas están tratando de descubrir cómo usarlos.

Big Data Analytics es un nuevo campo ahora en Big Data que incluye el análisis de Big Data en beneficio de las empresas. La toma de decisiones y las competencias comerciales han mejorado gracias a Big Data Analytics. Las empresas están obteniendo una ventaja sobre sus competidores utilizando Big Data. Hay un grupo de oportunidades para profesionales experimentados en Big Data Analytics.

9 razones para convertirse en un desarrollador de Big Data

1. Numerosas opciones de carrera y trabajo en el campo de Big Data

Para un profesional, tienen muchas opciones de carrera y trabajo disponibles para Big Data Analytics. Además, un individuo puede cambiar la naturaleza del trabajo según su área de interés. Los diversos tipos de títulos de trabajo en Big Data Career son los siguientes:

• Especialista en Métricas y Analytics
• Consultor de Business Intelligence y Analítica
• Asociado de análisis
• Analista de Big Data
• Arquitecto de soluciones de Big Data
• Ingeniero de Big Data
• Arquitecto de análisis de Big Data
• Consultor de negocios de Big Data Analytics

Si profundizamos en las opciones de carrera disponibles en Big Data Analytics, podemos encontrar principalmente tres tipos de análisis de datos en el campo de Big Data. Ellos son:

• Analítica descriptiva
• Análisis predictivo
• Analítica prescriptiva

Más empresas están utilizando Big Data Analytics en sus negocios, como Panorama Software, Tracx, Bluefin Labs, GoodData, Jaspersoft, Saffron, Quid, Domo, FICO, Centrofuge, Pentaho, Datameer, Opera, Oracle, Karmasphere, ITrend, Platfora , Microsoft, TIBCO, Teradata, Alteryx, IBM, Ayata y muchos más. Esto se traduce en las oportunidades de trabajo disponibles en las grandes empresas para un individuo y muestra la demanda de profesionales de big data.

2. El futuro del análisis de Big Data

Varias tecnologías están creciendo debido al mayor uso en el campo de Big Data, como la tecnología NoSQL que crece un 18,9% anual, la tecnología informática crece un 7,1% anual, la tecnología en la nube crece un 16,1% anual, la tecnología de análisis crece un 28,2% anual y muchas más.

El tamaño del mercado Big Analytics ha alcanzado los $ 56 mil millones y se espera que alcance los $ 103 para 2027. Esto significa que la industria casi duplicará el tamaño del mercado en 7 años, que hasta ahora será la tasa de crecimiento más alta para cualquier industria. Se trata de las tecnologías más disruptivas, tal y como afirma Nimbus Ninety en una encuesta donde encabeza la lista.

3. Uso industrial de Big Data Analytics

Como ahora, ya sabemos cuán grande es la demanda de Big Data Analytics en la industria empresarial.

La cuota de mercado de varias industrias en el uso de Big Data Analytics es la siguiente:

• Industria Bancaria– 43%
• Industria de Tecnología- 14%
• Industria Manufacturera – 8%
• Industria Energética – 8%
• Industria de Consumo – 9%
• Industria de la salud: 11%

4. Aumento del análisis de datos semiestructurados y no estructurados

Muchas empresas están trabajando para procesar y analizar tipos de datos semiestructurados y no estructurados, como videos, fotos, correos electrónicos, redes sociales, weblogs y muchos más. Existe un gran potencial de crecimiento en el campo del análisis de datos semiestructurados y no estructurados.

5. El análisis de datos como recurso competitivo

Muchas empresas están utilizando Data Analytics para obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores. La información y conclusiones recibidas tras el análisis de los datos son consideradas para la elaboración estratégica en las empresas. El análisis de datos se convertirá en lo más importante en el negocio en el futuro.

El análisis de datos, a día de hoy es muy primitivo, pero el alcance futuro es muy prometedor. Las empresas están tratando de obtener más ventajas al intentar descifrar los datos no estructurados. Según una encuesta, Analytics ha sido considerado como el principal factor en las capacidades de una mejor toma de decisiones. Una cosa que nadie puede negar es que se están tomando decisiones comerciales y estrategias comerciales efectivas debido al papel vital de Data Analytics en él.

6. Crecimiento en la adopción de Big Data Analytics

El análisis de datos sofisticado se realiza cada vez más en conjuntos de datos muy diversos y grandes porque se ha vuelto más cómodo debido a las nuevas tecnologías. Más de un tercio de los encuestados utilizan algún tipo de análisis de nivel avanzado para tareas de minería de datos, análisis predictivo, inteligencia empresarial y Big Data, según un informe de The Data Warehousing Institute (TDWI).

Hay una mayor tasa de implementación de herramientas analíticas esenciales en Big Analytics porque proporciona una ventaja competitiva sobre los competidores.

7. Big Data Analytics como máxima prioridad en los negocios

El desempeño de las empresas está mejorando muy rápidamente después de que incluyeron Big Data Analytics entre sus principales prioridades según la encuesta de Peer Research - Big Data Analytics. Las organizaciones ahora pueden obtener información comercial precisa a través de Big Data Analytics. Más de un tercio de las empresas están reconociendo oportunidades en el mercado y la venta después del uso de Big Data Analytics.

En una encuesta, se descubrió que muchas empresas también están aumentando las habilidades en marketing en redes sociales mediante el uso de Big Data Analytics. Según el 77% de los encuestados en una encuesta realizada por QuinStreet, Big Data Analytics puede tomarse como la necesidad del momento. Esto se debe a que ayuda a las empresas a comprender los patrones y tendencias de los clientes.

8. Salario del Profesional en Big Data Analytics

• Ingeniero de datos junior: $ 70,000 - $ 115,000
• Ingeniero de Big Data: $100,000 – $165,000
• Gerente de análisis Salario: $ 160,000 - $ 240,000

No hay límite para quien es experto en su trabajo. Hay profesionales en Big Data que también están ganando 450.000 dólares. El aumento salarial promedio para los profesionales en Big Data es un promedio del 50%, que es más que el campo de TI. Lea para saber más sobre Big Data Salaries.

9. La brecha en la oferta y la demanda de profesionales de análisis de datos

Las empresas buscan profesionales en Big Data, pero no hay muchas personas capacitadas en este campo. Es una excelente oportunidad para que un principiante suba la escalera en el área de Big Data comenzando ahora, ya que el alcance de Big Data crece cada día. Habrá una escasez de 1,5 millones de analistas y gerentes de científicos de datos, una escasez de 190.000 científicos de datos, según un estudio del McKinsey Global Institute de EE. UU.

Conclusión

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