Dlaczego warto zostać programistą Big Data? Oto 9 praktycznych powodów do rozważenia

Internet jest jak nigdy dotąd, a wszyscy są do niego tak przywiązani, że nie zdają sobie sprawy, że przekazują użyteczne informacje o sobie dużym firmom. Internet stał się teraz platformą do generowania danych dla dużych firm. Każdego dnia i co godzinę z Internetu tworzona jest duża ilość danych. Ta ogromna ilość danych z Internetu nazywa się Big Data.

Big Data jest teraz jak złoto. To kolejna wielka rzecz, z której wszystkie firmy starają się czerpać korzyści. Big Data pomaga w analizie trendów i prognozowaniu przyszłości poprzez obliczanie ostatnich danych historycznych, które są generowane w czasie rzeczywistym. W firmach istnieje obecnie znacząca potrzeba gromadzenia i przechowywania Big Data, aby nie przegapić czegoś ważnego. Wokół krąży znaczna ilość danych, a firmy próbują dowiedzieć się, jak z nich korzystać.

Big Data Analytics to nowa dziedzina w Big Data, która obejmuje analizę Big Data z korzyścią dla firm. Podejmowanie decyzji i kompetencje biznesowe poprawiły się dzięki Big Data Analytics. Firmy zyskują przewagę nad konkurencją korzystając z Big Data. Doświadczeni specjaliści od analizy Big Data mają wiele możliwości.

9 powodów, aby zostać programistą Big Data

1. Liczne wybory kariery i pracy w Big Data Field

Dla profesjonalisty mają wiele opcji kariery i pracy dostępnych dla Big Data Analytics. Również charakter pracy może zostać zmieniony przez osobę w zależności od obszaru jej zainteresowań. Różne rodzaje tytułów stanowisk w karierze Big Data są następujące:

• Specjalista ds. metryk i analityki
• Konsultant ds. Business Intelligence i analityki
• Współpracownik ds. analityki
• Analityk Big Data
• Architekt rozwiązań Big Data
• Inżynier Big Data
• Architekt Big Data Analytics
• Konsultant biznesowy Big Data Analytics

Jeśli dalej zagłębimy się w opcje kariery dostępne w Big Data Analytics, to możemy znaleźć głównie trzy typy analityki danych w obszarze Big Data. Oni są:

• Analiza opisowa
• Analityka predykcyjna
• Analiza nakazowa

Coraz więcej firm korzysta z Big Data Analytics w swojej działalności, takich jak 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 i wiele innych. Przekłada się to na możliwości pracy dostępne w dużych firmach dla osób fizycznych i pokazuje zapotrzebowanie na specjalistów zajmujących się big data.

2. Przyszłość analizy Big Data

Różne technologie rozwijają się ze względu na zwiększone wykorzystanie w dziedzinie Big Data, takie jak technologia NoSQL rosnąca o 18,9% rocznie, technologia komputerowa rosnąca o 7,1% rocznie, technologia chmurowa rosnąca o 16,1% rocznie, technologia analityczna rosnąca o 28,2& rocznie i wiele innych.

Wielkość rynku Big Analytics osiągnęła 56 miliardów dolarów i oczekuje się, że do 2027 r. osiągnie 103 dolarów. Oznacza to, że w ciągu 7 lat wielkość rynku będzie prawie dwukrotnie większa, co jak dotąd będzie najwyższym tempem wzrostu dla każdej branży. To najbardziej przełomowe technologie, jak powiedział Nimbus Ninety w ankiecie, w której znalazł się na szczycie listy.

3. Wykorzystanie w branży analizy Big Data

Jak teraz wiemy już, jak duże jest zapotrzebowanie na Big Data Analytics w branży biznesowej.

Udział w rynku różnych branż w korzystaniu z analizy Big Data jest następujący:

• Branża bankowa – 43%
• Przemysł technologiczny – 14%
• Przemysł wytwórczy – 8%
• Energetyka – 8%
• Przemysł konsumencki – 9%
• Branża Opieki Zdrowotnej – 11%

4. Rozwój analizy danych częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych

Wiele firm pracuje nad przetwarzaniem i analizą częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych rodzajów danych, takich jak wideo, zdjęcia, poczta e-mail, media społecznościowe, blogi i wiele innych. Ogromny potencjał wzrostu jest dalej w dziedzinie analizy danych częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

5. Analiza danych jako konkurencyjny zasób

Wiele firm korzysta z analizy danych, aby uzyskać przewagę konkurencyjną nad konkurencją. Informacje i wnioski otrzymane po analizie danych są brane pod uwagę przy podejmowaniu decyzji strategicznych w przedsiębiorstwach. Analiza danych stanie się w przyszłości najważniejszą rzeczą w biznesie.

Analityka danych na dzień dzisiejszy jest bardzo prymitywna, ale przyszły zakres jest bardzo obiecujący. Firmy próbują uzyskać dalszą przewagę, próbując poznać nieustrukturyzowane dane. Według ankiety, Analytics uznano za główny czynnik umożliwiający lepsze podejmowanie decyzji. Jedną rzeczą, której nikt nie może zaprzeczyć, jest to, że skuteczne decyzje biznesowe i strategie biznesowe są podejmowane ze względu na istotną rolę w tym analizy danych.

6. Wzrost w przyjmowaniu Big Data Analytics

Zaawansowana analityka danych jest coraz częściej przeprowadzana na bardzo zróżnicowanych i dużych zbiorach danych, ponieważ stała się ona wygodniejsza dzięki nowym technologiom. Według raportu The Data Warehousing Institute (TDWI) ponad jedna trzecia respondentów korzysta z zaawansowanej analityki w zadaniach Data Mining, Predictive Analytics, Business Intelligence i Big Data.

Zwiększa się szybkość wdrażania niezbędnych narzędzi analitycznych w Big Analytics, ponieważ zapewnia to przewagę konkurencyjną nad konkurencją.

7. Big Data Analytics najwyższym priorytetem w biznesie

Wyniki firm poprawiają się bardzo szybko po włączeniu Big Data Analytics do swoich głównych priorytetów, zgodnie z badaniem Peer Research – Big Data Analytics. Organizacje mogą teraz uzyskać precyzyjne informacje biznesowe dzięki analizie Big Data. Ponad jedna trzecia firm dostrzega szanse na rynku i sprzedaży po zastosowaniu Big Data Analytics.

W jednym z badań stwierdzono, że wiele firm zwiększa również umiejętności w zakresie marketingu w mediach społecznościowych, korzystając z Big Data Analytics. Według 77% respondentów ankiety przeprowadzonej przez QuinStreet, Big Data Analytics można uznać za potrzebę chwili. Dzieje się tak, ponieważ pomaga firmom zrozumieć wzorce i trendy klientów.

8. Wynagrodzenie specjalisty w analizie Big Data

• Młodszy inżynier danych: 70 000 – 115 000 USD
• Inżynier Big Data: 100 000 – 165 000 USD
• Wynagrodzenie menedżera ds. analityki: 160 000 USD – 240 000 USD

Nie ma ograniczeń dla tego, kto jest ekspertem w swojej pracy. W Big Data są też profesjonaliści, którzy zarabiają 450 000 dolarów. Średnia podwyżka płac dla profesjonalistów w Big Data wynosi średnio 50%, czyli więcej niż w branży IT. Przeczytaj, aby dowiedzieć się więcej o wynagrodzeniach za Big Data.

9. Luka w popycie i podaży specjalistów ds. analizy danych

Firmy poszukują profesjonalistów w Big Data, ale nie ma wielu osób, które są w tym kompetentne. Jest to doskonała okazja dla początkującego, aby wspiąć się po szczeblach kariery w obszarze Big Data, zaczynając już teraz, ponieważ zakres Big Data rośnie z każdym dniem. Według badania przeprowadzonego przez McKinsey Global Institute w USA zabraknie 1,5 miliona analityków i menedżerów zajmujących się danymi, a 190 000 zabraknie naukowców zajmujących się danymi.

Wniosek

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.