Por que se tornar um desenvolvedor de Big Data? Aqui estão 9 razões práticas para considerar

A internet é como nunca antes, e todo mundo está tão viciado na internet que não percebe que está dando informações úteis sobre si mesmo para grandes empresas. A internet tornou-se agora uma plataforma de geração de dados para grandes empresas. A cada dia e a cada hora, um alto volume de dados é criado a partir da internet. Essa enorme quantidade de dados da internet é chamada de Big Data.

Big Data é como ouro agora. É a próxima grande coisa da qual todas as empresas estão tentando se beneficiar. Big Data ajuda a analisar a tendência e prever o futuro calculando os dados históricos recentes que são gerados em tempo real. Há uma necessidade significativa nas empresas agora para a coleta e preservação de Big Data para não perder algo importante. Uma quantidade considerável de dados está circulando e as empresas estão tentando descobrir como usá-los.

Big Data Analytics é um novo campo agora em Big Data que inclui a análise de Big Data em benefício das empresas. As competências de tomada de decisão e de negócios melhoraram devido ao Big Data Analytics. As empresas estão obtendo uma vantagem sobre seus concorrentes usando Big Data. Há um conjunto de oportunidades para profissionais experientes em Big Data Analytics.

9 Razões para se tornar um desenvolvedor de Big Data

1. Inúmeras opções de carreira e trabalho no campo de Big Data

Para um profissional, eles têm muitas opções de carreira e trabalho disponíveis para Big Data Analytics. Além disso, a natureza do trabalho pode ser alterada por um indivíduo de acordo com sua área de interesse. Os vários tipos de cargos na carreira de Big Data são os seguintes:

• Especialista em Métricas e Analytics
• Consultor de Business Intelligence e Analytics
• Associado de análise
• Analista de Big Data
• Arquiteto de soluções de Big Data
• Engenheiro de Big Data
• Arquiteto de Big Data Analytics
• Consultor de Negócios de Big Data Analytics

Se aprofundarmos as opções de carreira disponíveis em Big Data Analytics, podemos encontrar principalmente três tipos de análise de dados no campo de Big Data. Eles estão:

• Análise Descritiva
• Análise preditiva
• Análise Prescritiva

Mais empresas estão usando o Big Data Analytics em seus negócios, como 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 e muitos mais. Isso se traduz nas oportunidades de trabalho disponíveis em grandes empresas para um indivíduo e mostra a demanda por profissionais de big data.

2. Futuro da Análise de Big Data

Várias tecnologias estão crescendo devido ao aumento do uso no campo de Big Data, como a tecnologia NoSQL crescendo 18,9% ao ano, a tecnologia de computação crescendo 7,1% ao ano, a tecnologia de nuvem crescendo 16,1% ao ano, a tecnologia analítica crescendo 28,2& anualmente e muito mais.

O tamanho do mercado de Big Analytics atingiu US$ 56 bilhões e deve chegar a US$ 103 até 2027. Isso significa que o setor será quase o dobro do tamanho do mercado em 7 anos, o que até agora será a maior taxa de crescimento para qualquer setor. São as tecnologias mais disruptivas, como disse a Nimbus Ninety em uma pesquisa em que liderou a lista.

3. Uso da indústria de Big Data Analytics

Como agora, já sabemos o quão grande é a demanda por Big Data Analytics no setor de negócios.

A participação de mercado de vários setores em uso de Big Data Analytics é a seguinte:

• Setor Bancário – 43%
• Indústria de Tecnologia - 14%
• Indústria de transformação – 8%
• Indústria de Energia – 8%
• Indústria de consumo – 9%
• Indústria da Saúde - 11%

4. Aumento da Análise de Dados Semiestruturados e Não Estruturados

Muitas empresas estão trabalhando para processar e analisar tipos de dados semiestruturados e não estruturados, como vídeo, fotos, e-mail, mídia social, weblogs e muito mais. Enorme potencial de crescimento existe ainda na área de Análise de Dados Semiestruturados e Não Estruturados.

5. Análise de Dados como Recurso Competitivo

Muitas empresas estão usando o Data Analytics para obter uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes. As informações e conclusões recebidas após as análises dos dados são consideradas para a tomada de decisões estratégicas nos negócios. A análise de dados se tornará a coisa mais importante nos negócios no futuro.

A análise de dados, a partir de hoje, é muito primitiva, mas o escopo futuro é muito promissor. As empresas estão tentando obter mais vantagens na tentativa de descobrir os dados não estruturados. De acordo com uma pesquisa, o Analytics tem sido considerado como o principal fator nas capacidades de uma melhor tomada de decisão. Uma coisa que ninguém pode negar é que decisões de negócios e estratégias de negócios eficazes estão sendo tomadas devido ao papel vital do Data Analytics nisso.

6. Crescimento na adoção de Big Data Analytics

A análise de dados sofisticada está sendo realizada em conjuntos de dados muito diversos e grandes cada vez mais porque se tornou mais confortável devido às novas tecnologias. Mais de um terço dos entrevistados estão usando algum tipo de análise de nível avançado para tarefas de mineração de dados, análise preditiva, inteligência de negócios e big data, de acordo com um relatório do The Data Warehousing Institute (TDWI).

Há um aumento na taxa de implementação de ferramentas analíticas essenciais no Big Analytics, pois oferece uma vantagem competitiva sobre os concorrentes.

7. Big Data Analytics como principal prioridade nos negócios

O desempenho das empresas está melhorando muito rapidamente depois que eles incluíram Big Data Analytics em suas principais prioridades de acordo com a pesquisa da Peer Research – Big Data Analytics. As organizações agora podem obter insights de negócios precisos por meio do Big Data Analytics. Mais de um terço das empresas estão reconhecendo oportunidades de mercado e vendas após o uso de Big Data Analytics.

Em uma pesquisa, descobriu-se que muitas empresas também estão aumentando as habilidades no marketing de mídia social usando o Big Data Analytics. De acordo com 77% dos entrevistados em uma pesquisa da QuinStreet, Big Data Analytics pode ser tomado como a necessidade do momento. Isso porque ajuda as empresas a entender os padrões e tendências dos clientes.

8. Salário de Profissional em Big Data Analytics

• Engenheiro de dados júnior: $ 70.000 - $ 115.000
• Engenheiro de Big Data: US$ 100.000 – US$ 165.000
• Salário do gerente de análise: $ 160.000 - $ 240.000

Não há limite para quem é especialista em seu trabalho. Existem profissionais em Big Data que estão ganhando $ 450.000 também. O aumento médio salarial para profissionais de Big Data é em média de 50%, o que é mais do que na área de TI. Leia para saber mais sobre os Salários de Big Data.

9. A lacuna na demanda e oferta de profissionais de análise de dados

As empresas estão procurando profissionais em Big Data, mas não há muitas pessoas capacitadas nessa área. É uma excelente oportunidade para um iniciante subir a escada na área de Big Data começando agora, pois o escopo do Big Data está crescendo a cada dia. Haverá uma escassez de 1,5 milhão de analistas e gerentes de cientistas de dados, 190.000 escassez de cientistas de dados, de acordo com um estudo do McKinsey Global Institute nos EUA.

Conclusão

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