인도의 빅 데이터 범위: 미래는 밝다
게시 됨: 2019-08-17“우리는 하나님을 믿으며 다른 모든 사람들은 데이터를 가져와야 합니다”
W. Edward Deming의 유명한 인용문은 말 그대로 오늘날 세계 대부분의 기업이 살아가는 방식입니다.
결국 우리는 매일 2.5Qn 바이트 이상의 데이터를 생성하며 이 수치는 IoT 및 기타 고급 기술 덕분에 계속 증가할 것입니다. 초심자에게 IoT는 Internet of Things의 약자이며 기본적으로 매우 간단한 개념에 대한 정말 나쁜 이름입니다.
IoT 이면의 아이디어는 가장 일반적으로 사용되는 장치를 상호 연결하고 사용을 최적화하여 우리의 삶을 더 단순하게 만드는 것입니다. 예를 들어 아주 기본적인 예를 들자면, 전기 주전자는 알람 시계에 연결되어 일어나자마자 차가 준비되도록 합니다. 하지만 착각하지 마세요. IoT는 찻주전자와 알람 시계에만 국한되지 않고 그 자체로 광대한 바다입니다. 따라서 관심이 있으시면 더 많은 것을 탐색하는 것을 잊지 마십시오!
다시 논의로 돌아가서, 인터넷을 통한 그러한 장치의 상호 연결은 확실히 편안함과 편리함을 증가시키지만 데이터 비용이 듭니다. 따라서 소셜 미디어, 검색 엔진 및 기타 정보 외에 전기 주전자도 데이터 소스입니다.
이 모든 것이 결합된 이 데이터가 바로 빅 데이터를 형성하는 것입니다.
그리고 지금까지 우리와 함께했다면 빅 데이터가 얼마나 불가피하며 비즈니스의 성공을 위해 이를 길들이는 방법을 아는 것이 얼마나 중요한지 깨달았을 것입니다.
데이터의 이러한 엄청난 증가는 머신 러닝, 인공 지능, 딥 러닝 등으로 더욱 세분화된 데이터 과학을 탄생시켰습니다. 이러한 모든 기술은 기업이 데이터 힙을 이해하고 이로부터 통찰력을 도출하기 위한 것입니다.
따라서 전 세계 빅 데이터 및 비즈니스 분석 시장이 2018년 1,690억 달러에서 2022년에는 2,740억 달러로 성장할 것으로 예상되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 또한 PwC 보고서는 2020년까지, 미국에서만 데이터 과학 및 분석 분야에 약 270만 개의 채용 공고가 있을 것입니다.
이러한 통계는 빅 데이터의 작업이 증가하고 있으며 빅 데이터가 증가함에 따라 기회도 증가한다는 사실을 복원합니다. 많은 중견 전문가들이 빅 데이터로 전환하고 있고 많은 신입생들이 빅 데이터 도구와 기술에 적응하여 경력을 시작하는 바로 그 이유입니다.
이제 당신이 둘 중 하나라면 빅 데이터 경력의 정확한 미래에 대해 종종 궁금해 할 것입니다. 이 빅 데이터 물결이 잠시 동안 지속될 것인지 아니면 계속 유지될 것인지 궁금할 것입니다.
우리의 입장은 분명하며 우리의 주장을 뒷받침하기 위해 수많은 통계를 살펴보았습니다. 이제 빅 데이터 분야에서 미래가 어떤 직업을 갖게 될 것인지 안내해 드리겠습니다.
- 데이터 분석에 대한 수요 증가.
얼마 전 Gartner Research의 Peter Sondergaard는 다음과 같이 말하면서 현대 사회에서 데이터 분석의 중요성을 강조했습니다.
"정보는 21세기의 기름이고 분석은 연소 엔진입니다."
우리가 1분마다 휘젓는 데이터의 양은 날로 지속적으로 증가하고 있습니다. 데이터 과학 전문가들은 데이터의 중요성에 대해 맹세하지만 데이터 분석 기술을 갖춘 전문가가 충분하지 않다면 데이터가 우리에게 무슨 소용이 있겠습니까? 누가 이 방대한 양을 데이터로 분석하여 가치 있는 비즈니스 리소스로 변환할 것인가?
전 세계 기업들이 데이터의 진정한 잠재력을 깨닫고 있기 때문에 숙련된 데이터 분석 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이 데이터를 처리하기 위해서는 빅데이터 분석이 필요합니다.
인디드닷컴(Indeed.com)의 빅 데이터 분석(Big Data Analytics)에 대한 상향 추세 그래프는 해당 분야의 일자리 기회가 꾸준히 증가하고 있음을 보여줍니다.
- 빅 데이터의 기업 채택 증가.
우리는 이것을 뒷받침할 많은 통계를 가지고 있습니다!
Louis Columbus가 저술한 Forbes 기사(2014 IDG Enterprise Big Data Research)에 따르면 기업은 향후 몇 년 동안 빅 데이터 이니셔티브에 평균 800만 달러를 지출할 것이라고 합니다.
Peer Research '빅 데이터 분석' 설문 조사에 따르면 빅 데이터 분석은 참여 기업의 최우선 과제 중 하나로 나타났습니다. 그들은 빅 데이터 분석이 전체 성과를 향상시킬 수 있다고 믿습니다.
결론은 전 세계적으로 점점 더 많은 조직이 성과 향상을 위해 빅 데이터 기술을 채택하고 있다는 것입니다.
- 빅 데이터는 업계의 다양한 병렬 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다.
우리 목록의 두 번째 요점을 뒷받침하는 빅 데이터는 어디에나 있습니다. 산업의 다양한 부문에서 응용 프로그램을 찾았습니다. Wanted Analytics(2015)의 연구에 따르면 빅 데이터 전문가에 대한 가장 큰 수요는 전문, 과학 및 기술 서비스(25%), 정보 기술(17%), 제조(15%), 금융 및 보험(9 %) 및 소매 무역(8%).
원천
- 유연한 경력 옵션.
직위와 역할과 관련하여 빅 데이터는 가장 다양한 직업 옵션 중 하나입니다. Analytics는 다양한 분야에서 사용되는 중요한 도구이므로 다음을 포함하여 선택할 수 있는 직책이 많이 있습니다.
- 빅데이터 엔지니어
- 빅데이터 분석가
- 빅 데이터 분석 설계자
- 빅데이터 솔루션 아키텍트
- 애널리틱스 어소시에이트
- 측정항목 및 분석 전문가
- 빅데이터 분석 비즈니스 컨설턴트
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석 컨설턴트
IBM, Microsoft, Oracle, Google 및 Pentaho와 같은 분야의 최고 이름부터 신흥 신생 기업에 이르기까지 모든 사람이 빅 데이터 분석을 사용하고 있으므로 숙련된 빅 데이터 전문가에 대한 수요가 발생하고 있습니다.
- 기하급수적인 급여 인상을 약속합니다.
빅 데이터 시장이 빠르게 성장함에 따라 빅 데이터 및 관련 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가의 급여도 증가하고 있습니다. Forbes의 Big Data 작업에 대한 기사(2015)에 따르면 Big Data에 숙련된 전문가의 평균 급여는 기타 보너스 및 보상과 함께 약 US$1,04,850입니다.
인도에서는 데이터 과학 또는 데이터 분석 또는 기타 관련 연구 분야의 석사 학위를 가진 신입생이 Rs의 초급 패키지로 일자리를 얻을 수 있습니다. 4 – 10 LPA, 해당 지역에서 약 3-6년의 경험을 가진 후보자는 약 Rs를 가져올 수 있습니다. 10 – 20 LPA. 고급으로 이동하면 6-10년 간의 업계 전문 지식을 가진 전문가가 약 Rs를 번다. 15-30 LPA, 15년 이상의 경력을 가진 사람들은 연간 Rs 10,000,000까지 벌 수 있습니다.
높은 급여는 빅데이터와 데이터 사이언스에 능한 전문가의 수요와 공급에 큰 격차가 있기 때문이다.
결론적으로…
빅 데이터의 중요성을 강조하면서 Geoffrey Moore는 다음과 같이 말했습니다.
"빅 데이터가 없으면 고속도로 한복판에서 맹인과 귀머거리가 됩니다."
빅 데이터 덕분에 산업 환경이 변화하고 있습니다. 하지만 앞서 말했듯이 데이터를 해독하고 그 안에 숨겨진 패턴을 풀어낼 사람이 없으면 데이터는 아무 소용이 없습니다. 기업은 빅 데이터로부터 통찰력을 필요로 하며, 이것이 바로 그들이 빅 데이터가 보유하고 있는 비밀을 풀 수 있는 개인인 해당 분야의 숙련된 전문가를 항상 찾는 이유입니다.
Hadoop 및 Spark와 같은 빅 데이터 기술은 이제 화두입니다. 따라서 Hive, HBase, MapReduce, Spark RDD, Spark Streaming, SparkSQL, SparkR, MLlib, Flume, Sqoop, Oozie, Kafka, 데이터 프레임 및 GraphX와 같은 관련 도구로 작업하는 방법을 배우십시오.
올바른 기술을 습득하기 위해 자신을 훈련하면 빅 데이터에 투자하는 모든 조직의 중요한 자산으로 성장할 것입니다. 회사가 성장함에 따라 당신도 성장할 것입니다.
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