ขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่ในอินเดีย : อนาคตสดใส
เผยแพร่แล้ว: 2019-08-17“ในพระเจ้าที่เราวางใจ คนอื่นๆ ทั้งหมดต้องนำข้อมูลมา”
คำพูดที่มีชื่อเสียงซึ่งมาจาก W. Edwards Deming เป็นสิ่งที่ธุรกิจส่วนใหญ่ในโลกทุกวันนี้ดำเนินอยู่อย่างแท้จริง
อย่างไรก็ตาม เราสร้างข้อมูลมากกว่า 2.5 Qn ไบต์ทุกวัน และตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น – ต้องขอบคุณ IoT และเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด IoT ย่อมาจาก Internet of Things และโดยพื้นฐานแล้วมันเป็นชื่อที่แย่มากสำหรับแนวคิดที่เรียบง่ายอย่างยิ่ง
แนวคิดเบื้องหลัง IoT คือการเชื่อมต่ออุปกรณ์ที่ใช้บ่อยที่สุดและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานเพื่อทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ยกตัวอย่างง่ายๆ กาน้ำชาไฟฟ้าของคุณเชื่อมโยงกับนาฬิกาปลุก เพื่อให้ชาของคุณพร้อมทันทีที่คุณตื่นนอน แต่อย่าเข้าใจผิดว่า IoT ไม่ได้จำกัดอยู่แค่กาน้ำชาและนาฬิกาปลุกเท่านั้น แต่ยังเป็นทะเลที่กว้างใหญ่ในตัวเอง ดังนั้น หากคุณสนใจ อย่าลืมสำรวจเพิ่มเติม!
กลับมาที่การสนทนา การเชื่อมต่ออุปกรณ์ดังกล่าวผ่านทางอินเทอร์เน็ตย่อมเพิ่มความสะดวกสบายอย่างแน่นอน แต่ต้องเสียค่าข้อมูล ดังนั้น นอกจากโซเชียลมีเดีย เครื่องมือค้นหา และอื่นๆ แล้ว แม้แต่กาน้ำชาไฟฟ้าของคุณก็เป็นแหล่งข้อมูล
ข้อมูลทั้งหมดนี้รวมกันเป็นข้อมูลรูปแบบบิ๊กดาต้า
และถ้าคุณอยู่กับเราจนถึงตอนนี้ คุณจะรู้ว่าบิ๊กดาต้าที่หลีกเลี่ยงไม่ได้นั้นสำคัญเพียงใด และจำเป็นต้องรู้วิธีที่จะทำให้เชื่องได้อย่างไร - เพื่อความสำเร็จของธุรกิจใดๆ
ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลนี้ทำให้เกิด Data Science ซึ่งได้แยกสาขาออกไปอีกเป็น Machine Learning, ปัญญาประดิษฐ์, Deep Learning และอื่นๆ เทคโนโลยีทั้งหมดเหล่านี้มีไว้สำหรับธุรกิจต่างๆ ในการทำความเข้าใจกองข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดังกล่าว
ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจเลยที่ตลาด Big Data และการวิเคราะห์ธุรกิจทั่วโลกอยู่ที่ 169 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2561 และคาดว่าจะเติบโตเป็น 274 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2565 นอกจากนี้ รายงาน PwC คาดการณ์ว่าภายในปี 2563 จะมีประกาศรับสมัครงานประมาณ 2.7 ล้านตำแหน่งใน Data Science และ Analytics ในสหรัฐอเมริกาเพียงประเทศเดียว
สถิติเหล่านี้ตอกย้ำความจริงที่ว่างานใน Big Data กำลังเพิ่มขึ้น และเมื่อ Big Data เพิ่มขึ้น โอกาสก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน เป็นเพราะเหตุผลนั้นเองที่มืออาชีพระดับกลางหลายคนเปลี่ยนไปใช้ Big Data และผู้ที่เพิ่งเริ่มใหม่หลายคนกำลังปรับตัวให้เข้ากับเครื่องมือและเทคนิคของ Big Data เพื่อเริ่มต้นอาชีพการงานอย่างรวดเร็ว
หากคุณเป็นหนึ่งในสองคนนี้ คุณมักจะสงสัยเกี่ยวกับอนาคตที่แน่นอนของอาชีพใน Big Data คุณอาจสงสัยว่าคลื่น Big Data นี้จะมีอายุสั้นหรือไม่ หรือจะอยู่ที่นี่ต่อไป
จุดยืนของเราชัดเจน และเราได้แนะนำคุณผ่านสถิติมากมายเพื่อสนับสนุนการอ้างสิทธิ์ของเรา ตอนนี้ มาแนะนำคุณว่าอนาคตของอาชีพใน Big Data เป็นอย่างไร
- ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ Data Analytics
เมื่อไม่นานมานี้ Peter Sondergaard จาก Gartner Research ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของ Data Analytics ในโลกสมัยใหม่ เมื่อเขากล่าวว่า:
“ข้อมูลคือน้ำมันแห่งศตวรรษที่ 21 และการวิเคราะห์คือเครื่องยนต์สันดาป”
ปริมาณข้อมูลที่เรากำลังปั่นทุกนาทีเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องทุกวัน ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ให้คำมั่นในความสำคัญของข้อมูล ข้อมูลจะมีประโยชน์อะไรสำหรับเรา หากไม่มีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ Data Analytics เพียงพอ ใครจะวิเคราะห์ปริมาณมหาศาลเหล่านี้เป็นข้อมูลและแปลงเป็นทรัพยากรทางธุรกิจที่มีคุณค่า
เนื่องจากบริษัทต่างๆ ทั่วโลกตระหนักถึงศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูล ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Analytics จึงเพิ่มสูงขึ้น ในการประมวลผลข้อมูลนี้ จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ Big Data
กราฟแนวโน้มงานที่สูงขึ้นสำหรับ Big Data Analytics บน Indeed.com แสดงให้เห็นการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของโอกาสในการทำงานในภาคสนาม:
- การเพิ่มการยอมรับขององค์กรของ Big Data
เรามีสถิติมากมายที่จะสนับสนุนสิ่งนี้!
บทความของ Forbes ที่เขียนโดย Louis Columbus – 2014 IDG Enterprise Big Data Research – ระบุว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า องค์กรต่างๆ จะใช้จ่ายเฉลี่ย 8 ล้านเหรียญสหรัฐในการริเริ่ม Big Data
จากการสำรวจของ Peer Research 'Big Data Analytics' พบว่า Big Data Analytics เป็นหนึ่งในลำดับความสำคัญสูงสุดของบริษัทที่เข้าร่วม – พวกเขาเชื่อว่าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมได้
ข้อสรุปที่นี่คือองค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังนำเทคโนโลยีบิ๊กดาต้ามาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานมากขึ้นเรื่อยๆ
- Big Data ค้นหาแอปพลิเคชันในแนวต่างๆ ของอุตสาหกรรม
การสำรองข้อมูลจุดที่สองในรายการของเรา Big Data มีอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่ง พบการใช้งานในภาคต่างๆ ของอุตสาหกรรม จากการศึกษาโดย Wanted Analytics (2015) ความต้องการที่สำคัญที่สุดสำหรับมืออาชีพด้าน Big Data คือบริการระดับมืออาชีพ วิทยาศาสตร์และเทคนิค (25%) เทคโนโลยีสารสนเทศ (17%) การผลิต (15%) การเงินและการประกันภัย (9 %) และการขายปลีก (8%)
แหล่งที่มา
- ตัวเลือกอาชีพที่ยืดหยุ่น
เมื่อพูดถึงตำแหน่งงานและบทบาทหน้าที่ Big Data เป็นหนึ่งในตัวเลือกอาชีพที่หลากหลายที่สุด เนื่องจาก Analytics เป็นเครื่องมือสำคัญที่ใช้ในสาขาต่างๆ มากมาย คุณจึงมีตำแหน่งงานให้เลือกมากมาย ได้แก่:
- วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่
- นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
- สถาปนิกการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
- สถาปนิกโซลูชันบิ๊กดาต้า
- ผู้ช่วยวิเคราะห์
- ผู้เชี่ยวชาญด้านเมตริกและการวิเคราะห์
- ที่ปรึกษาธุรกิจ Big Data Analytics
- ที่ปรึกษาธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์
ตั้งแต่ชื่ออันดับต้นๆ ในสาขาต่างๆ เช่น IBM, Microsoft, Oracle, Google และ Pentaho ไปจนถึงสตาร์ทอัพหน้าใหม่ ทุกคนต่างใช้ประโยชน์จาก Big Data Analytics ดังนั้นจึงสร้างความต้องการสำหรับมืออาชีพด้าน Big Data ที่มีทักษะ
- สัญญาการเติบโตของเงินเดือนแบบทวีคูณ
เนื่องจากตลาดบิ๊กดาต้าเติบโตอย่างรวดเร็ว เงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องก็เช่นกัน จากบทความของ Forbes เกี่ยวกับงาน Big Data (2015) เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับมืออาชีพที่มีทักษะด้าน Big Data อยู่ที่ประมาณ 1,04,850 เหรียญสหรัฐ พร้อมกับโบนัสและค่าตอบแทนอื่นๆ
ในอินเดีย ผู้ที่จบใหม่ด้วยปริญญาโทด้าน Data Science หรือ Data Analytics หรือสาขาการศึกษาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องสามารถหางานทำได้ด้วยแพ็คเกจระดับเริ่มต้น Rs. 4 – 10 LPA ในขณะที่ผู้สมัครที่มีประสบการณ์ประมาณ 3-6 ปีในพื้นที่สามารถรับเงินได้ประมาณ Rs. 10 – 20 LPA ก้าวไปสู่ระดับที่สูงขึ้น ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 6-10 ปี มีรายได้ประมาณ Rs. 15-30 LPA และผู้ที่มีประสบการณ์มากกว่า 15 ปีสามารถทำเงินได้สูงถึง 10,000,000 รูปีต่อปี
เงินเดือนที่สูงนั้นเกิดจากการที่มีช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างอุปสงค์และอุปทานของผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้าน Big Data และ Data Science
สรุป…
เน้นย้ำถึงความสำคัญของ Big Data เจฟฟรีย์ มัวร์เคยกล่าวไว้ว่า:
“หากไม่มี Big Data คุณตาบอดและหูหนวกกลางทางด่วน”
ต้องขอบคุณ Big Data ที่ทำให้ภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรมเปลี่ยนไป แต่อย่างที่เราพูดไปก่อนหน้านี้ ข้อมูลจะไม่มีประโยชน์เว้นแต่จะมีคนมาถอดรหัสและไขรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายใน ธุรกิจต้องการข้อมูลเชิงลึกจาก Big Data และนี่คือเหตุผลว่าทำไมพวกเขาจึงมองหาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในสาขาอยู่เสมอ นั่นคือบุคคลที่สามารถไขความลับที่ Big Data มีอยู่ได้
เทคโนโลยี Big Data เช่น Hadoop และ Spark เป็นคำศัพท์เฉพาะในตอนนี้ ดังนั้น อย่าลืมเรียนรู้วิธีทำงานกับเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง Hive, HBase, MapReduce, Spark RDD, Spark Streaming, SparkSQL, SparkR, MLlib, Flume, Sqoop, Oozie, Kafka, Data frames และ GraphX เป็นต้น
วางใจได้เลยว่า หากคุณฝึกฝนตัวเองเพื่อให้ได้ทักษะที่เหมาะสม คุณจะเติบโตจนกลายเป็นสินทรัพย์ที่สำคัญสำหรับองค์กรใดๆ ก็ตามที่ลงทุนใน Big Data คุณจะเติบโตเมื่อบริษัทเติบโต
หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
