4 lavori popolari per i Big Data: ruoli e responsabilità
Pubblicato: 2019-07-29I big data sono stati dichiarati il petrolio di oggi; e chi non vuole entrare a far parte dell'impresa in continua crescita? Tutti affermano di essere all'altezza dell'intero argomento, ma nessuno sa davvero come assecondarlo correttamente. Ma dal momento che ci sentiamo benevoli oggi, ti forniremo alcuni indizi su come potresti avere il "lavoro più eccitante del mondo".
I big data sono... beh, grandi, e dipende da come desideri modellarli, modificarli, tagliarli, analizzarli a beneficio della tua azienda o organizzazione, ma di solito ci vogliono più di un paio di mani per capire come usarli dati a tuo favore. Questa è una notizia celebrativa per tutti coloro che desiderano cercare lavoro in questo campo.
Partiamo dalla domanda molto basilare: che tipo di portata ha questo campo?
Big Data si riferisce a questi dati estremamente grandi e complessi che non possono nemmeno essere completamente analizzati dai vari sistemi di elaborazione dati esistenti: sono stati ritenuti insufficienti. Ti rendi conto di quanti dati ci devono essere per ritenere insufficienti gli attuali sistemi? Apparentemente, entro il prossimo anno, ogni persona nel mondo avrà oltre 5200 GB di dati su ogni persona nel mondo (la popolazione attuale si trova sui sette miliardi di percorsi).
Certo, quelli che alcuni potrebbero considerare Big Data, potrebbero essere considerati dati tradizionali da altri, quindi è un'approssimazione, potrebbe essere di più, chi lo sa?
Ci sono ancora molti dati da analizzare, ingegnerizzare, ecc. Se sei alla pari con le continue e gli sviluppi nel campo IT e hai la passione e lo zelo per lavorare per rendere tutti quei dati vantaggiosi per la tua azienda. Il fattore principale che guida l'adozione dell'informatica ad alta intensità di dati è una rapida analisi di quantità esponenziali di dati, il tutto al momento della loro creazione e scalabilità.
È perché tutti questi metodi tradizionali sono ora incapaci di tenere il passo con la quantità e la velocità con cui tutti questi sistemi di gestione dei dati sono stati eliminati. Il sistema dovrebbe essere in grado di generare lead e informazioni utili nel tempo necessario per avere un impatto sulla qualità.
Secondo Forbes, oltre il 53% delle aziende è interessato ai Big Data e circa il 95% di queste aziende ha bisogno di sistemi per gestire i dati non organizzati. Le industrie che si occupano di elettronica, vendita al dettaglio, finanza, assicurazioni, settore pubblico richiedono tutti modi per farlo.
In breve, sì, se sei appassionato di analisi dei dati e puoi produrre dati preziosi per eseguire il backup dei cambiamenti suggeriti in un'organizzazione, allora sarai un asso nel campo dei Big Data, con un brillante futuro nascosto sotto il tuo braccio.
Quali sono le diverse opportunità di carriera disponibili in questo campo?
Può essere schiacciante il numero di profili professionali che richiedono di essere un maestro assoluto dell'analisi, e le aspettative e le responsabilità associate al profilo professionale sono a dir poco impossibili da tenere al passo, ma ecco una breve guida su come per scegliere il profilo professionale giusto per te.
I lavori sui Big Data sono molti, ma non tutti i profili sono adatti a te.
Sommario
1. Analista dei dati
Profilo professionale: un analista di dati utilizza tutti i grandi strumenti (strumenti) per elaborare i dati. Devono principalmente gestire vari tipi di dati come dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati e, nel processo di analisi dei vari tipi di dati, conoscono una serie di strumenti come Pig e Hive e framework come Spark e Hadoop.
L'obiettivo principale di un analista di dati è rilevare i potenziali nascosti dei dati, aiutare le aziende ad aumentare i propri ricavi e modificare le proprie strategie. Sono necessarie eccezionali capacità di risoluzione dei problemi e abilità aritmetiche fuori dal mondo per diventare un analista di dati perché devono studiare le tendenze passate, generare modelli e produrre report per lo stesso.
Ruolo e responsabilità:
- Un analista di dati deve identificare, analizzare e interpretare tendenze o modelli in set di dati complessi.
- Deve avere la capacità di esplorare e comprendere progetti di database di grandi dimensioni e relazioni tra tabelle all'interno del database.
- Deve analizzare un grande volume di dati e definire una strategia chiara nel lavoro di analisi dell'assicurazione.
- L'analista di dati deve supportare l'estrazione di dati da più origini comprendendo i requisiti della struttura dei dati.
2. Sviluppatore di software
Profilo professionale: il programmatore è la pedina vitale che scrive tutto il codice che esegue azioni ripetute e condizionali sui set di dati. I linguaggi più comuni di cui si occupano generalmente i programmatori sono Shell Scripting, Java e Python. Tutto il codice prodotto dai programmatori è archiviato in un database o in file flat, il che significa che è necessario avere una conoscenza di base del file e del sistema di database.
Per essere in grado di generare codice eccezionale, è fondamentale avere una solida conoscenza dei vari linguaggi di programmazione, possedere abilità matematiche e statistiche e avere un processo di pensiero analitico.
Ruolo e responsabilità:
- Uno sviluppatore Python deve creare e mantenere il dashboard avanzato sulla piattaforma di monitoraggio in tempo reale.
- Il programmatore deve sviluppare interfacce con soluzioni di terze parti per l'onboarding dei dati.
- Deve garantire un'elevata affidabilità e un'elevata disponibilità delle funzionalità fornite.
- Collabora con team interfunzionali per definire, progettare e distribuire nuove funzionalità.
- Lavora sulla correzione dei bug e sul miglioramento delle prestazioni delle applicazioni.
3. Amministratore
Profilo professionale: è l'amministratore che si prende cura dell'intera infrastruttura che gestisce tutti gli strumenti relativi ai dati e all'ecosistema dei big data. Il ruolo prevede la cura di tutti i nodi che si trovano nelle loro configurazioni di rete. Gli amministratori devono assicurarsi che vi sia un'elevata disponibilità di tempo per supportare tutte le operazioni di dati significative. L'installazione di una varietà di strumenti, la gestione dei cluster hardware: tutto è curato dall'amministratore.
Le competenze necessarie per un amministratore devono aver incluso una buona conoscenza del file system, del sistema operativo, dell'hardware del computer e delle reti.
Ruolo e responsabilità:
- Esperienza con gli strumenti di gestione della configurazione.
- Gestione di un cluster di applicazioni nell'infrastruttura Big Data.
- Responsabile dell'identificazione proattiva dei rischi nell'applicazione e della gestione delle azioni di mitigazione.
4. Architetto di soluzioni
Profilo professionale: Un Solution Architect è colui che deve analizzare i problemi del mondo reale e di conseguenza sviluppare una strategia per affrontarli, risolverli, il tutto utilizzando la propria esperienza e la potenza del framework dei big data. Tutte le decisioni relative allo strumento e al linguaggio di programmazione da utilizzare spettano al Solution Architect.
Conoscenza approfondita dei vari strumenti per big data, conoscenza dei framework, dei costi di licenza e dei loro strumenti open source alternativi sono tutte caratteristiche imprescindibili che un Solution Architect dovrebbe avere.
Ruolo e responsabilità:
- Big Data Solutions Architetto esperto nella progettazione di architetture per big data.
- Competente nell'elaborazione di big data in tempo reale e in batch, nella business intelligence e nell'apprendimento automatico
- Esegue la necessaria manutenzione dell'infrastruttura di storage e la necessaria migrazione dei dati.
I Big Data sono qualcosa che crescerà solo nel tempo. Salire a bordo con questo fenomeno assicurerà un futuro grande e stabile!
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