Зачем становиться разработчиком больших данных? Вот 9 практических причин для рассмотрения

Интернет сейчас как никогда, и все настолько подсели на интернет, что не осознают, что выдают полезную информацию о себе крупным компаниям. Интернет стал платформой для генерации данных для крупных компаний. Каждый день и каждый час из Интернета создается большой объем данных. Этот огромный объем данных из Интернета называется большими данными.

Большие данные сейчас как золото. Это следующая большая вещь, от которой все компании пытаются извлечь выгоду. Большие данные помогают анализировать тенденции и прогнозировать будущее, вычисляя последние исторические данные, которые генерируются в режиме реального времени. Сейчас у компаний есть острая потребность в сборе и сохранении больших данных, чтобы не упустить что-то важное. Вокруг циркулирует значительный объем данных, и компании пытаются понять, как их использовать.

Аналитика больших данных — это новая область в области больших данных, которая включает анализ больших данных в интересах бизнеса. Принятие решений и бизнес-компетенции улучшились благодаря аналитике больших данных. Компании получают преимущество перед своими конкурентами, используя большие данные. Существует множество возможностей для опытных специалистов в области аналитики больших данных.

9 причин стать разработчиком больших данных

1. Многочисленные варианты карьеры и работы в области больших данных

Для профессионала у них есть много вариантов карьеры и работы, доступных для аналитики больших данных. Кроме того, характер работы может быть изменен человеком в соответствии с областью его интересов. Различные типы должностей в Big Data Career:

• Специалист по метрике и аналитике
• Консультант по бизнес-аналитике и аналитике
• Ассоциированный специалист по аналитике
• Аналитик больших данных
• Архитектор решений для больших данных
• Инженер по большим данным
• Архитектор аналитики больших данных
• Бизнес-консультант по аналитике больших данных

Если мы углубимся в варианты карьеры, доступные в аналитике больших данных, то мы можем найти в основном три типа аналитики данных в области больших данных. Они есть:

• Описательная аналитика
• Предиктивная аналитика
• Предписывающая аналитика

Все больше компаний используют аналитику больших данных в своем бизнесе, например 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 и многие другие. Это приводит к возможностям трудоустройства, доступным в крупных компаниях для отдельных лиц, и показывает спрос на специалистов по большим данным.

2. Будущее аналитики больших данных

Различные технологии растут из-за более широкого использования в области больших данных, таких как технология NoSQL с ростом на 18,9% в год, вычислительные технологии с ростом на 7,1% в год, облачные технологии с ростом на 16,1% в год, технологии аналитики с ростом на 28,2% в год и многие другие.

Размер рынка Big Analytics достиг 56 миллиардов долларов и, как ожидается, достигнет 103 долларов к 2027 году. Это означает, что через 7 лет рынок увеличится почти вдвое, что на данный момент будет самым высоким темпом роста для любой отрасли. Это самые прорывные технологии, как сказал Nimbus Ninety в опросе, в котором она возглавила список.

3. Отраслевое использование аналитики больших данных

Как и сейчас, мы уже знаем, насколько велик спрос на аналитику больших данных в бизнес-индустрии.

Доля рынка различных отраслей в использовании аналитики больших данных выглядит следующим образом:

• Банковская отрасль – 43%
• Технологическая промышленность - 14%
• Обрабатывающая промышленность – 8%
• Энергетика – 8%
• Потребительская промышленность – 9%
• Здравоохранение – 11%

4. Рост аналитики полуструктурированных и неструктурированных данных

Многие компании работают над обработкой и анализом полуструктурированных и неструктурированных данных, таких как видео, фотографии, электронная почта, социальные сети, блоги и многие другие. Огромный потенциал роста существует в области анализа полуструктурированных и неструктурированных данных.

5. Аналитика данных как конкурентный ресурс

Многие компании используют Data Analytics, чтобы получить конкурентное преимущество перед своими конкурентами. Информация и выводы, полученные после анализа данных, учитываются для принятия стратегических решений в бизнесе. Аналитика данных станет самой важной частью бизнеса в будущем.

Аналитика данных на сегодняшний день очень примитивна, но перспективы в будущем очень многообещающие. Предприятия пытаются получить дополнительное преимущество, пытаясь разобраться в неструктурированных данных. Согласно опросу, аналитика считается основным фактором, позволяющим лучше принимать решения. Одна вещь, которую никто не может отрицать, заключается в том, что эффективные бизнес-решения и бизнес-стратегии принимаются благодаря жизненно важной роли аналитики данных.

6. Рост внедрения аналитики больших данных

Сложная аналитика данных все чаще выполняется на очень разнообразных и больших наборах данных, потому что она стала более удобной благодаря новым технологиям. Согласно отчету Института хранилищ данных (TDWI), более одной трети респондентов используют какую-либо аналитику продвинутого уровня для задач интеллектуального анализа данных, прогнозной аналитики, бизнес-аналитики и больших данных.

В Big Analytics наблюдается повышенный уровень внедрения основных аналитических инструментов, поскольку он обеспечивает конкурентное преимущество перед конкурентами.

7. Аналитика больших данных как главный приоритет в бизнесе

Показатели компаний улучшаются очень быстро после того, как они включили аналитику больших данных в число своих главных приоритетов согласно опросу Peer Research — Big Data Analytics. Теперь организации могут получать точную информацию о бизнесе с помощью аналитики больших данных. Более трети предприятий видят возможности на рынке и в продажах после использования аналитики больших данных.

В ходе одного опроса было обнаружено, что многие компании также расширяют возможности маркетинга в социальных сетях, используя аналитику больших данных. По мнению 77% респондентов, принявших участие в опросе QuinStreet, аналитику больших данных можно считать насущной необходимостью. Это потому, что это помогает компаниям понять модели и тенденции клиентов.

8. Заработная плата специалиста по аналитике больших данных

• Младший инженер данных: $70 000 — $115 000
• Инженер по большим данным: 100 000 – 165 000 долларов США.
• Зарплата менеджера по аналитике: 160 000–240 000 долларов.

Нет предела для того, кто является экспертом в своей работе. Есть профессионалы в области больших данных, которые также зарабатывают 450 000 долларов. Средняя прибавка к зарплате для профессионалов в области больших данных составляет в среднем 50%, что больше, чем в сфере ИТ. Узнайте больше о зарплатах в Big Data.

9. Разрыв в спросе и предложении специалистов по анализу данных

Компании ищут профессионалов в области больших данных, но специалистов в этой области не так много. Это отличная возможность для новичка подняться по лестнице в области больших данных, начав прямо сейчас, поскольку объем больших данных растет с каждым днем. Согласно исследованию Глобального института McKinsey в США, будет не хватать 1,5 миллиона аналитиков и менеджеров по обработке данных, 190 000 специалистов по данным.

Заключение

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.