Pourquoi devenir développeur Big Data ? Voici 9 raisons pratiques à considérer

Internet est comme jamais auparavant, et tout le monde est tellement accro à Internet qu'ils ne réalisent pas qu'ils donnent des informations utiles sur eux-mêmes aux grandes entreprises. Internet est désormais devenu une plate-forme de génération de données pour les grandes entreprises. Chaque jour et chaque heure, un volume élevé de données est créé à partir d'Internet. Cette énorme quantité de données provenant d'Internet s'appelle Big Data.

Le Big Data est comme l'or maintenant. C'est la prochaine grande chose dont toutes les entreprises essaient de tirer profit. Le Big Data aide à analyser la tendance et à prévoir l'avenir en calculant les données historiques récentes générées en temps réel. Il y a un besoin important dans les entreprises aujourd'hui pour la collecte et la préservation de Big Data pour ne pas manquer quelque chose d'important. Une quantité considérable de données circule et les entreprises essaient de comprendre comment les utiliser.

Big Data Analytics est un nouveau domaine maintenant dans le Big Data qui comprend l'analyse du Big Data au profit des entreprises. La prise de décision et les compétences commerciales se sont améliorées grâce à Big Data Analytics. Les entreprises obtiennent un avantage sur leurs concurrents en utilisant le Big Data. Il existe un bassin d'opportunités pour les professionnels expérimentés dans l'analyse de Big Data.

9 raisons de devenir développeur Big Data

1. De nombreux choix de carrière et d'emploi dans le domaine du Big Data

Pour un professionnel, ils ont beaucoup d'options de carrière et d'emploi disponibles pour Big Data Analytics. De plus, la nature du travail peut être modifiée par un individu en fonction de son domaine d'intérêt. Les différents types de titres de poste dans Big Data Career sont les suivants :

• Spécialiste de la métrique et de l'analytique
• Consultant en intelligence d'affaires et analytique
• Associé analytique
• Analyste Big Data
• Architecte de solutions Big Data
• Ingénieur Big Data
• Architecte Big Data Analytics
• Consultant commercial Big Data Analytics

Si nous approfondissons les options de carrière disponibles dans Big Data Analytics, nous pouvons trouver principalement trois types d'analyse de données dans le domaine du Big Data. Elles sont:

• Analyse descriptive
• Analyses prédictives
• Analytique prescriptive

De plus en plus d'entreprises utilisent le Big Data Analytics dans leur entreprise, telles que 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 et bien d'autres. Cela se traduit par les opportunités d'emploi disponibles dans les grandes entreprises pour un individu et montre la demande pour les professionnels du Big Data.

2. L'avenir de l'analyse des mégadonnées

Diverses technologies se développent en raison d'une utilisation accrue dans le domaine du Big Data, telles que la technologie NoSQL qui augmente de 18,9 % par an, la technologie informatique qui augmente de 7,1 % par an, la technologie Cloud qui augmente de 16,1 % par an, la technologie Analytics qui augmente de 28,2 % par an et bien d'autres.

La taille du marché de Big Analytics a atteint 56 milliards de dollars et devrait atteindre 103 dollars d'ici 2027. Cela signifie que l'industrie va presque doubler la taille du marché en 7 ans, ce qui est jusqu'à présent le taux de croissance le plus élevé de toutes les industries. Ce sont les technologies les plus perturbatrices, comme l'a déclaré Nimbus Ninety dans une enquête où elle était en tête de liste.

3. Utilisation par l'industrie de l'analyse des mégadonnées

Comme maintenant, nous savons déjà à quel point la demande de Big Data Analytics dans le secteur des entreprises est vaste.

La part de marché de diverses industries utilisant Big Data Analytics est la suivante :

• Secteur bancaire– 43 %
• Industrie technologique - 14 %
• Industrie manufacturière – 8 %
• Industrie de l'énergie - 8%
• Industrie de consommation - 9%
• Industrie de la santé - 11%

4. Montée de l'analyse de données semi-structurées et non structurées

De nombreuses entreprises s'efforcent de traiter et d'analyser des types de données semi-structurées et non structurées telles que des vidéos, des photos, des e-mails, des médias sociaux, des blogs et bien d'autres. Il existe un énorme potentiel de croissance dans le domaine de l'analyse des données semi-structurées et non structurées.

5. L'analyse de données en tant que ressource concurrentielle

De nombreuses entreprises utilisent Data Analytics pour obtenir un avantage concurrentiel sur leurs concurrents. Les informations et les conclusions reçues après les analyses des données sont prises en compte pour l'élaboration stratégique dans les entreprises. L'analyse de données deviendra la chose la plus importante dans l'entreprise à l'avenir.

L'analyse de données, à ce jour, est très primitive, mais la portée future est très prometteuse. Les entreprises tentent d'obtenir un avantage supplémentaire en tentant de comprendre les données non structurées. Selon une enquête, Analytics a été considéré comme le facteur principal des capacités d'une meilleure prise de décision. Une chose que personne ne peut nier, c'est que des décisions commerciales et des stratégies commerciales efficaces sont prises en raison du rôle vital de l'analyse de données.

6. Croissance de l'adoption de Big Data Analytics

Des analyses de données sophistiquées sont de plus en plus effectuées sur des ensembles de données très divers et volumineux, car elles sont devenues plus confortables grâce aux nouvelles technologies. Selon un rapport du Data Warehousing Institute (TDWI), plus d'un tiers des répondants utilisent une sorte d'analyse de niveau avancé pour les tâches d'exploration de données, l'analyse prédictive, la Business Intelligence et le Big Data.

Il y a un taux accru de mise en œuvre d'outils analytiques essentiels dans Big Analytics car cela offre un avantage concurrentiel sur les concurrents.

7. Big Data Analytics comme priorité absolue dans les affaires

Les performances des entreprises s'améliorent très rapidement après avoir inclus Big Data Analytics dans leurs principales priorités selon l'enquête de Peer Research - Big Data Analytics. Les organisations sont désormais en mesure d'obtenir des informations commerciales précises grâce à Big Data Analytics. Plus d'un tiers des entreprises reconnaissent les opportunités de marché et de vente après l'utilisation de Big Data Analytics.

Dans une enquête, il a été constaté que de nombreuses entreprises renforcent également leurs capacités de marketing sur les réseaux sociaux en utilisant Big Data Analytics. Selon 77 % des répondants à une enquête de QuinStreet, Big Data Analytics peut être considéré comme le besoin de l'heure. En effet, cela aide les entreprises à comprendre les modèles et les tendances des clients.

8. Salaire d'un professionnel en Big Data Analytics

• Ingénieur de données junior : 70 000 $ – 115 000 $
• Ingénieur Big Data : 100 000 $ – 165 000 $
• Salaire du gestionnaire analytique : 160 000 $ – 240 000 $

Il n'y a pas de limite pour celui qui est expert dans son travail. Il y a des professionnels du Big Data qui gagnent également 450 000 $. La hausse de salaire moyenne des professionnels du Big Data est en moyenne de 50%, ce qui est plus que dans le domaine de l'informatique. Lisez pour en savoir plus sur les salaires du Big Data.

9. L'écart entre la demande et l'offre de professionnels de l'analyse de données

Les entreprises recherchent des professionnels du Big Data, mais peu de personnes sont compétentes dans ce domaine. C'est une excellente opportunité pour un débutant de gravir les échelons dans le domaine du Big Data en commençant dès maintenant, car la portée du Big Data grandit chaque jour. Il y aura une pénurie de 1,5 million d'analystes et de gestionnaires de data scientists, 190 000 de data scientists, selon une étude du McKinsey Global Institute aux États-Unis.

Conclusion

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