インドのビッグデータの範囲：未来は明るい
公開: 2019-08-17「私たちが信頼する神において、他のすべての人はデータをもたらさなければなりません」
W.エドワーズデミングに起因する有名な引用は、文字通り、今日の世界のほとんどの企業が生きているものです。
結局のところ、私たちは毎日2.5 Qnバイトを超えるデータを生成しており、この数字はIoTやその他の高度なテクノロジーのおかげで増加するだけです。 初心者の場合、IoTはモノのインターネットの略であり、基本的に非常に単純な概念の非常に悪い名前です。
IoTの背後にある考え方は、最も一般的に使用されるデバイスを相互接続し、それらの使用を最適化して私たちの生活をよりシンプルにすることです。 たとえば、非常に基本的な例をとると、電気ティーポットは目覚まし時計にリンクされているため、目覚めたらすぐにお茶の準備ができます。 ただし、誤解しないでください。IoTはティーポットや目覚まし時計だけに限定されるものではなく、それ自体が広大な海です。興味がある場合は、さらに探索することを忘れないでください。
議論に戻ると、インターネットを介したデバイスのこのような相互接続は、確かに快適さと利便性を向上させますが、データを犠牲にします。 したがって、ソーシャルメディア、検索エンジンなどを除いて、電気ティーポットでさえデータのソースです。
このすべてを組み合わせたこのデータは、まさにビッグデータを形成するものです。
そして、これまで私たちと一緒にいたなら、ビッグデータがいかに避けられないか、そしてそれをどのように飼いならすかを知ることがいかに重要であるかを理解しているでしょう。
この膨大なデータの増加がデータサイエンスを生み出しました。データサイエンスは、機械学習、人工知能、ディープラーニングなどにさらに分岐しています。 これらのテクノロジーはすべて、企業がデータの山を理解し、そこから洞察を引き出すためのものです。
したがって、世界のビッグデータおよびビジネス分析市場が2018年に1,690億米ドルであり、2022年までに2,740億米ドルに成長すると予測されていることは、驚くべきことではありません。さらに、PwCレポートは、2020年までに米国だけでも、データサイエンスとアナリティクスに約270万件の求人情報が掲載されます。
これらの統計は、ビッグデータのジョブが増加しているという事実を回復するだけであり、ビッグデータが増加するにつれて、機会も増加します。 多くの中途採用の専門家がビッグデータに切り替えているのはまさにその理由によるものであり、多くの新入生はビッグデータのツールとテクニックを使って自分たちのキャリアを飛躍させるために順応しています。
さて、あなたが2人のどちらかであるなら、ビッグデータでのキャリアの正確な将来について疑問に思うことがよくあります。 このビッグデータの波は短命なのか、それともここにとどまるのか疑問に思われるかもしれません。
私たちのスタンスは明確であり、私たちの主張を裏付けるために多くの統計を紹介してきました。 それでは、ビッグデータでのキャリアの将来がどのようになるかを見ていきましょう。
- データ分析に対する需要の高まり。
少し前まで、GartnerResearchのPeterSondergaardは、次のように述べたときに、現代世界におけるデータ分析の重要性を強調しました。
「情報は21世紀の石油であり、分析は燃焼エンジンです。」
私たちが毎分かき回しているデータの量は、日々増え続けています。 データサイエンスの達人はデータの重要性を誓っていますが、データ分析のスキルを持つ専門家が十分でない場合、データはどのように使用されますか？ 誰がこれらの膨大な量をデータに分析し、それらを貴重なビジネスリソースに変換しますか？
世界中の企業がデータの真の可能性を認識しているため、熟練したデータ分析の専門家に対する需要が急増しています。 このデータを処理するには、ビッグデータ分析が必要です。
Indeed.comのビッグデータ分析の上昇傾向のジョブトレンドグラフは、この分野での雇用機会の着実な増加を示しています。
- ビッグデータの企業での採用の増加。
これを裏付ける統計がたくさんあります！
Louis Columbusが執筆したフォーブスの記事– 2014 IDG Enterprise Big Data Research –は、今後数年間で、企業はビッグデータイニシアチブに平均800万米ドルを費やすと述べています。
Peer Researchの「ビッグデータ分析」調査によると、ビッグデータ分析は参加企業の最優先事項の1つであり、全体的なパフォーマンスを向上させることができると彼らは信じています。
ここでの結論は、世界中でますます多くの組織がパフォーマンスを向上させるためにビッグデータテクノロジーを採用しているということです。
- ビッグデータは、業界のさまざまな類似点にまたがるアプリケーションを見つけます。
リストの2番目のポイントをバックアップすると、ビッグデータは遍在します。 業界のさまざまなセクターでアプリケーションが見つかりました。 Wanted Analytics（2015）の調査によると、ビッグデータの専門家に対する最大の重要な需要は、専門家、科学技術サービス（25％）、情報技術（17％）、製造（15％）、金融および保険（9 ％）、および小売業（8％）。
ソース
- 柔軟なキャリアオプション。
職位と役割に関しては、ビッグデータは最も用途の広いキャリアオプションの1つです。 アナリティクスはさまざまな分野で使用される重要なツールであるため、次のような多くの役職から選択できます。
- ビッグデータエンジニア
- ビッグデータアナリスト
- ビッグデータ分析アーキテクト
- ビッグデータソリューションアーキテクト
- アナリティクスアソシエイト
- 指標と分析のスペシャリスト
- ビッグデータ分析ビジネスコンサルタント
- ビジネスインテリジェンスおよび分析コンサルタント
IBM、Microsoft、Oracle、Google、Pentahoなどの分野のトップネームから新興の新興企業まで、誰もがビッグデータ分析を利用しているため、熟練したビッグデータの専門家に対する需要が生まれています。
- 指数関数的な給与の伸びを約束します。
ビッグデータ市場が急速に成長するにつれて、ビッグデータと関連技術の専門知識を持つ専門家の給与も急成長します。 ビッグデータの仕事に関するフォーブスの記事（2015年）によると、ビッグデータに熟練した専門家の平均給与は、他のボーナスや報酬と合わせて約US$1,04,850です。
インドでは、データサイエンスやデータ分析、またはその他の関連する研究分野で修士号を取得した新入生は、エントリーレベルのRsパッケージで仕事をこなすことができます。 4〜10 LPA、この地域で約3〜6年の経験を持つ候補者は約Rsを取得できます。 10〜20LPA。 ハイエンドに移行すると、業界で6〜10年の専門知識を持つ専門家が約Rsを獲得します。 15〜30 LPA、および15年以上の経験を持つ人は、年間Rs10,000,000に達する可能性があります。
高い給料は、ビッグデータとデータサイエンスに熟練した専門家の需要と供給の間に大きなギャップがあるという事実によるものです。
結論として…
ビッグデータの重要性を強調して、ジェフリー・ムーアはかつて次のように述べていました。
「ビッグデータがなければ、高速道路の真ん中で盲目で耳が聞こえません。」
ビッグデータのおかげで、業界の状況は変化しています。 しかし、前に述べたように、データを解読してその中に隠されたパターンを解明する人がいない限り、データは役に立ちません。 企業はビッグデータからの洞察を必要としています。そのため、ビッグデータが持つ秘密を解き明かすことができる個人である、この分野の熟練した専門家を常に探しています。
現在、HadoopやSparkなどのビッグデータテクノロジーが流行語です。 したがって、いくつか例を挙げると、関連ツールHive、HBase、MapReduce、Spark RDD、Spark Streaming、SparkSQL、SparkR、MLlib、Flume、Sqoop、Oozie、Kafka、Data frame、GraphXの操作方法を必ず学んでください。
適切なスキルを習得するために自分自身をトレーニングすれば、ビッグデータに投資する組織にとって重要な資産になるので安心してください。 会社が成長するにつれてあなたは成長します。
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