Mereka Mengatakan Data adalah Minyak Baru – Benarkah Itu?

Diterbitkan: 2018-01-05

high in demand Anda pasti bertanya-tanya – Data Professional sangat diminati perks get there Apa keuntungan sampai di sana Mari kita pahami semuanya:

Daftar isi

Apa sebenarnya Big Data itu?

Pada hari biasa, kami menghasilkan sekitar 10GB data satu per satu melalui panggilan, penggunaan media sosial, gambar, jejak lokasi, tagihan belanja, dan banyak lagi. Mengumpulkan semua itu untuk setiap individu yang memiliki akses ke teknologi, kami melihat satu miliar GB data yang dihasilkan di seluruh dunia. Jika itu terdengar cukup besar bagi Anda, kami cukup menyebutnya "Big Data".

Oke, ada banyak data. Terus?
Para peneliti dan raksasa teknologi memahami pentingnya data ini dan mulai memburu orang yang dapat menangani , mengeksplorasi , dan memanfaatkan data ini . Ini melahirkan tiga judul baru dan gila dalam permintaan Data Engineer , Data Analyst dan Data Scientist, masing-masing.

	Ilmuwan Data	Insinyur Data	Analis data
Wewenang	Bersihkan, atur, dan hasilkan wawasan dari data (besar)	Kelola, lindungi, sentralisasi, dan integrasikan sistem dan sumber data	Kumpulkan, proses, dan lakukan analisis statistik pada data
Kerangka berpikir	Buat AI menggunakan data besar	Merancang arsitektur data dengan mudah	Dapatkan wawasan dari data
keterampilan	Pembelajaran Mesin, Komputasi Terdistribusi, dan Visualisasi Data	Data Warehousing, Arsitektur Database, pekerjaan Extract-Transform-Load (ETL) dan manajemen sistem	Komunikasi dan Visualisasi, alat Spreadsheet, dan Kecerdasan berbasis bisnis
Alat dan Bahasa	Python, R, SQL, Spark, Pengurangan Peta	Hadoop, Spark, Hive, PIG, SQL	SAS, VBA, R, Excel, Tablo
Gaji rata-rata	$125000	$110000	$90000

Keren, kami mengerti apa yang mereka lakukan. Tapi kenapa hype?
Siapa Ilmuwan Data, Analis Data, dan Insinyur Data?

Mari kita lihat beberapa kisah sukses

Xerox: Setelah mencari solusi Big Data, perusahaan mengubah pendekatannya sehingga Xerox mengatur ulang paradigma perekrutan mereka dan menurunkan tingkat pengurangan personel pendukung mereka sebesar 20%, menghemat jutaan dolar perusahaan dalam jangka panjang.
IBM: Memperoleh 'The Weather Company' dan memanfaatkan Big Data yang dikumpulkan dari lebih dari 100.000 sensor pemantau cuaca, pesawat khusus, aplikasi di gadget, dan berbagai perangkat lainnya, IBM Watson mendapat manfaat dari lebih dari 2,2 miliar titik pengumpulan data unik yang memungkinkan pemantauan cuaca secara konstan. $500,000,000 Kerugian dan kerusakan yang disebabkan oleh cuaca mencapai hampir $500.000.000 Paypal: Mengembangkan sistem deteksi penipuan otomatis yang menganalisis miliaran catatan yang mencapai tingkat kerugian terkemuka di industri sebesar 0,5%.
Tesla: Menganalisis data besar yang dihasilkan oleh komputer onboard di setiap mobil, para insinyur dapat memprediksi kegagalan suku cadang, potensi masalah keselamatan, dan kontrol otomatis serta penguncian darurat.
Anda mungkin berpikir ini adalah raksasa yang mampu menghasilkan miliaran dolar!

Bagaimana dengan bisnis skala kecil? Apakah Investasi Big Data layak untuk mereka?

Ada beberapa solusi siap pakai yang tersedia di pasar, serta layanan dari penyedia cloud seperti AWS, Google Cloud atau Azure. Semua ini membuat alat analisis Big Data cukup terjangkau. Startup menengah reguler mendapat manfaat dari layanan ini, beberapa perusahaan India populer yang menggunakan layanan cloud adalah Freshdesk, Sigtuple, Paralleldots, dll.
Startup yang berubah menjadi raksasa teknologi seperti Google, Facebook, Apple, Microsoft, dll. telah mendirikan lab AI mereka hanya untuk memajukan penelitian tentang penanganan Big Data dan menciptakan keajaiban darinya.
Aplikasi Big Data yang Mengelilingi Anda

Mengapa para profesional di bidang data begitu istimewa?

Mari selami lebih dalam pola pikir seorang profesional data, keterampilan paling menantang dan unik yang membedakan profesional data hebat dari peran DSA (Ilmu Data dan Analisis) lainnya adalah kemampuan untuk menggunakan data besar. Dengan jumlah data yang begitu besar mengalir setiap detik, menjadi sulit untuk memproses dan mengekstrak informasi yang berarti dengan cepat.
Profesional data memecahkan masalah data besar ini dengan menggunakan kombinasi algoritme dan teknologi canggih yang populer disebut pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam yang semakin berkembang pesat dalam kehidupan kita sehari-hari.

Asisten Google, Siri, Alexa, Cortana, Prisma, filter Snapchat, lokasi Facebook, penandaan wajah, dll. adalah contoh pembelajaran mesin. Inti dari semua teknologi ini adalah benih data besar yang menyediakan bahan bakar dan kehidupan untuk pembelajaran mendalam atau Kecerdasan Buatan.

Apa yang menjadikan Big Data sebagai Minyak Baru?
Data besar dalam besarnya adalah lautan luas peluang yang belum dimanfaatkan. Raksasa teknologi menginvestasikan miliaran dolar untuk menelusuri dan mengekstrak informasi penting yang tersembunyi jauh di dalam data besar ini. Dalam perbandingan langsung dengan sumber daya vital yang sangat mirip dalam ekonomi modern: minyak mentah, data besar memang merupakan minyak/bahan bakar baru untuk masa depan.
“ Kecerdasan Buatan adalah listrik baru”,Kata Andrew Ng (ilmuwan AI) yang menjelaskan kekuatan Artificial Intelligence dalam menyediakan solusi modern. Dia lebih lanjut meyakinkan pentingnya data besar dan mungkin langkah nilainya sejajar dengan minyak menjadikannya "minyak baru" abad ke-21.
Momen kebenaran:

“Para profesional data melihat data besar sebagai minyak (untuk nilainya) dan mengembangkan keahlian untuk mengekstraknya, memprosesnya, dan mengubahnya menjadi wawasan/solusi yang tidak hanya melayani perusahaan tetapi semua orang!”
Baru-baru ini, Deepmind Google memproses jutaan petabyte dan menemukan 2 exoplanet baru yang tersembunyi di mata para peneliti antarbintang . Berbagai startup telah mengembangkan solusi citra yang lebih baik dalam mendeteksi kanker dibandingkan ahli radiologi terbaik di dunia. Kendaraan otonom semakin populer dan Google meluncurkan earphone yang memungkinkan terjemahan langsung dari bahasa apa pun ke apa yang dapat Anda pahami. Semua terobosan ini hanya mungkin karena big data .
Peran dan Gaji Big Data di Industri Keuangan
Sekarang, mari kita jawab pertanyaan emas:

Bagaimana Anda bisa berubah menjadi profesional data?
Untuk menjadi profesional data yang lebih baik, baik itu analis, ilmuwan data, atau insinyur data, seseorang perlu memahami kekuatan dan potensi data besar . Sangat menguntungkan bagi calon profesional data untuk mengotori tangan mereka dengan teknik data besar. Meskipun demikian, pemahaman yang mendalam tentang algoritma pembelajaran mesin adalah suatu keharusan!
Jangan ragu untuk meninjau kursus berikut yang ditujukan untuk memajukan pengetahuan dalam domain data:
Program PG dalam Rekayasa Data Besar dengan BITS Pilani
Diploma PG dalam Ilmu Data dengan IIIT-Bangalore
Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan
Mengerti! Apa saja pilihan saya?
Kenali teknologi big data dan biasakan diri Anda dengan alat seperti Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase, dan Map-Reduce. Anda dapat memutuskan apakah akan melanjutkan sebagai ilmuwan data, analis data, atau insinyur data. Anda akan menemukan peluang tanpa akhir dan pekerjaan bergaji tinggi di seluruh dunia di bawah raksasa teknologi dan perusahaan multinasional lain yang memanfaatkan kekuatan data besar.

Data disebut minyak baru. Ini mengubah arti analitik dan memajukan revolusi Kecerdasan Buatan setiap hari. Data memicu masa depan saat kita berbicara dan naik kapal layar panjang adalah ide yang bagus.
Mengapa Data berharga dan penting?
Data dapat digunakan untuk mempercepat operasi perusahaan, menghilangkan kesalahan dalam proses produksi dan pengambilan keputusan, mendeteksi dan mengurangi risiko sebelum terjadi, dan sebagainya. Akibatnya, setiap industri dapat mengambil manfaat dari mengubah data menjadi nilai. Perusahaan yang menempatkan data di pusat operasi mereka dan memungkinkannya mendorong setiap tindakan, memberdayakan pengguna, dan mempercepat pengambilan keputusan di seluruh organisasi, akan menjadi pemenang di masa depan. Mereka akan menjadi lebih mudah beradaptasi, mengganggu, dan inovatif. Orang lain hanya akan mengikuti mereka saat mereka melihat rute mereka dan membuat jalur mereka sendiri.

Bagaimana tiga peran Data utama – Insinyur Data, Analis Data, dan Ilmuwan Data berbeda satu sama lain?
Ada berbagai peran yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis data agar perusahaan serius menangani data. Mengingat luasnya proses ini, yang mencakup segala hal mulai dari data mentah hingga wawasan yang dapat ditindaklanjuti, mungkin ada beberapa kesalahpahaman tentang tanggung jawab setiap pekerjaan data.

Insinyur data, analis data, dan ilmuwan data adalah tiga peran data utama yang dipekerjakan perusahaan untuk tim data mereka. Berikut adalah perbedaan utama:

1. Insinyur Data - Tugas seorang insinyur data adalah mencari cara untuk mengumpulkan, mengatur, dan melestarikan data, oleh karena itu mereka merupakan bagian penting dari tim data mana pun. Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi Data Engineer adalah SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, komunikasi interpersonal, Manajemen waktu, dll.
2. Analis Data - Seorang analis data yang baik akan memiliki rasa ingin tahu dan kemampuan untuk melihat data dari beberapa perspektif, membersihkan dan mengubah data untuk mencari tren. Mereka mungkin menemukan jalan baru untuk dikejar organisasi, seperti lokasi di mana data tambahan dapat dikumpulkan untuk penelitian yang lebih mendalam. Persyaratan untuk seorang Analis Data adalah SQL, Pemrograman Statistik, Microsoft Excel, Berpikir Kritis, Visualisasi Data, Penyajian data, dll.
3. Ilmuwan Data – Ilmuwan Data menyusun algoritme dan model prediksi untuk mengekstrak data yang dibutuhkan bisnis, dan mereka membantu dalam analisis data dan berbagi temuan dengan rekan-rekan. Keterampilan inti Ilmu Data adalah analisis statistik, pembelajaran mesin, ilmu komputer, pemrograman, komunikasi, dan keterampilan lunak.