ทำไมต้องเป็นนักพัฒนาข้อมูลขนาดใหญ่? ต่อไปนี้คือเหตุผล 9 ข้อที่ควรพิจารณา

อินเทอร์เน็ตเป็นสิ่งที่ไม่เคยมีมาก่อน และทุกคนต่างก็ติดอินเทอร์เน็ตจนพวกเขาไม่รู้ว่าพวกเขากำลังให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับตนเองแก่บริษัทขนาดใหญ่ อินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้างข้อมูลสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ ทุกวันและทุก ๆ ชั่วโมง มีการสร้างข้อมูลจำนวนมากจากอินเทอร์เน็ต ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากอินเทอร์เน็ตนี้เรียกว่าบิ๊กดาต้า

Big Data ก็เหมือนทองคำในตอนนี้ เป็นเรื่องใหญ่ต่อไปที่ทุกบริษัทพยายามหาผลประโยชน์จากมัน บิ๊กดาต้าช่วยในการวิเคราะห์แนวโน้มและคาดการณ์อนาคตโดยการคำนวณข้อมูลย้อนหลังล่าสุดที่สร้างขึ้นแบบเรียลไทม์ บริษัทต่างๆ ในปัจจุบันมีความจำเป็นอย่างมากในการรวบรวมและรักษา Big Data เพื่อไม่ให้พลาดสิ่งสำคัญ ข้อมูลจำนวนมากลอยไปมา และธุรกิจต่างๆ กำลังพยายามหาวิธีใช้งาน

Big Data Analytics เป็นสาขาใหม่ใน Big Data ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์ Big Data เพื่อประโยชน์ของธุรกิจ ความสามารถในการตัดสินใจและธุรกิจได้รับการปรับปรุงเนื่องจาก Big Data Analytics บริษัทต่างๆ ได้เปรียบเหนือคู่แข่งโดยใช้ Big Data มีโอกาสมากมายสำหรับมืออาชีพที่มีประสบการณ์ใน Big Data Analytics

9 เหตุผลที่จะเป็นนักพัฒนา Big Data

1. ทางเลือกอาชีพและงานมากมายในสาขา Big Data

สำหรับมืออาชีพ พวกเขามีตัวเลือกอาชีพและงานมากมายสำหรับ Big Data Analytics นอกจากนี้ บุคคลสามารถเปลี่ยนแปลงลักษณะของงานได้ตามความสนใจ ตำแหน่งงานประเภทต่างๆ ใน ​​Big Data Career มีดังนี้

• ผู้เชี่ยวชาญด้านเมตริกและการวิเคราะห์
• ที่ปรึกษาธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์
• ผู้ช่วยวิเคราะห์
• นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• สถาปนิกโซลูชันบิ๊กดาต้า
• วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่
• สถาปนิกการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• ที่ปรึกษาธุรกิจ Big Data Analytics

หากเราเข้าไปข้างในตัวเลือกอาชีพที่มีอยู่ใน Big Data Analytics เราจะพบประเภทการวิเคราะห์ข้อมูลหลักๆ สามประเภทในสาขา Big Data พวกเขาเป็น:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
• การวิเคราะห์เชิงทำนาย
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด

มีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่ใช้ Big Data Analytics ในธุรกิจของตน เช่น 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 และอีกมากมาย สิ่งนี้แปลเป็นโอกาสในการทำงานที่มีอยู่ในบริษัทขนาดใหญ่สำหรับบุคคลและแสดงความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่

2. อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

เทคโนโลยีต่างๆ เติบโตขึ้นเนื่องจากมีการใช้งานที่เพิ่มขึ้นในด้าน Big Data เช่น NoSQL Technology เพิ่มขึ้น 18.9% ต่อปี เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เติบโตขึ้น 7.1% ต่อปี เทคโนโลยี Cloud เติบโตขึ้น 16.1% ต่อปี เทคโนโลยี Analytics เติบโตขึ้น 28.2& ต่อปี และอื่นๆ อีกมากมาย

ขนาดของตลาด Big Analytics สูงถึง 56 พันล้านดอลลาร์และคาดว่าจะสูงถึง 103 ดอลลาร์ในปี 2570 ซึ่งหมายความว่าอุตสาหกรรมจะมีขนาดตลาดเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าใน 7 ปี ซึ่งจนถึงขณะนี้จะเป็นอัตราการเติบโตสูงสุดสำหรับอุตสาหกรรมใดๆ เป็นเทคโนโลยีที่ก่อกวนมากที่สุดตามที่ Nimbus Ninety กล่าวในการสำรวจซึ่งอยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายการ

3. การใช้ Big Data Analytics ในอุตสาหกรรม

ขณะนี้ เราทราบแล้วว่าความต้องการ Big Data Analytics ในอุตสาหกรรมธุรกิจมีมากเพียงใด

ส่วนแบ่งการตลาดของอุตสาหกรรมต่างๆ ในการใช้ Big Data Analytics มีดังนี้:

• อุตสาหกรรมการธนาคาร– 43%
• อุตสาหกรรมเทคโนโลยี - 14%
• อุตสาหกรรมการผลิต – 8%
• อุตสาหกรรมพลังงาน – 8%
• อุตสาหกรรมผู้บริโภค – 9%
• อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ – 11%

4. การเพิ่มขึ้นของการวิเคราะห์ข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

บริษัทจำนวนมากกำลังทำงานเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลประเภทกึ่งมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น วิดีโอ รูปภาพ อีเมล โซเชียลมีเดีย เว็บล็อก และอื่นๆ อีกมากมาย มีศักยภาพในการเติบโตอย่างมากในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

5. การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทรัพยากรการแข่งขัน

หลายบริษัทใช้ Data Analytics เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่ง ข้อมูลและข้อสรุปที่ได้รับหลังจากการวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นข้อมูลสำหรับการกำหนดกลยุทธ์ในธุรกิจ Data Analytics จะกลายเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในธุรกิจในอนาคต

การวิเคราะห์ข้อมูล ณ วันนี้เป็นช่วงเริ่มต้น แต่ขอบเขตในอนาคตมีแนวโน้มที่ดี ธุรกิจพยายามหาข้อได้เปรียบเพิ่มเติมในการพยายามค้นหาข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จากการสำรวจพบว่า Analytics ถือเป็นปัจจัยหลักในความสามารถในการตัดสินใจที่ดีขึ้น สิ่งหนึ่งที่ไม่มีใครปฏิเสธได้ก็คือการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพและกลยุทธ์ทางธุรกิจกำลังดำเนินการอยู่ เนื่องจากมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล

6. การเติบโตของการนำ Big Data Analytics มาใช้

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนกำลังดำเนินการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลายมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากมีความสะดวกสบายมากขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีใหม่ ผู้ตอบแบบสำรวจมากกว่าหนึ่งในสามกำลังใช้การวิเคราะห์ระดับสูงบางประเภทสำหรับงานเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงทำนาย ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และบิ๊กดาต้า ตามรายงานจากสถาบัน Data Warehousing Institute (TDWI)

มีอัตราการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่จำเป็นเพิ่มขึ้นใน Big Analytics เนื่องจากมีความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่ง

7. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญที่สุดในธุรกิจ

ผลการดำเนินงานของบริษัทดีขึ้นอย่างรวดเร็วหลังจากรวม Big Data Analytics ไว้ในลำดับความสำคัญสูงสุดตามการสำรวจ Peer Research – Big Data Analytics องค์กรต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่แม่นยำผ่าน Big Data Analytics ได้แล้ว ธุรกิจมากกว่าหนึ่งในสามตระหนักถึงโอกาสทางการตลาดและการขายหลังจากใช้ Big Data Analytics

จากการสำรวจครั้งหนึ่งพบว่าหลายๆ บริษัทยังเพิ่มขีดความสามารถในการทำตลาดโซเชียลมีเดียโดยใช้ Big Data Analytics ตาม 77% ของผู้ตอบแบบสำรวจโดย QuinStreet การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้ตามความต้องการของชั่วโมงได้ เนื่องจากช่วยให้บริษัทเข้าใจรูปแบบและแนวโน้มของลูกค้า

8. เงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

• วิศวกรข้อมูลรุ่นเยาว์: 70,000 เหรียญ – 115,000 เหรียญสหรัฐ
• วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่: $100,000 – $165,000
• เงินเดือนผู้จัดการฝ่ายวิเคราะห์: $160,000 – $240,000

ไม่มีข้อจำกัดสำหรับผู้ที่เชี่ยวชาญในงานของเขา มีผู้เชี่ยวชาญใน Big Data ที่มีรายได้ $450,000 ด้วย การปรับขึ้นค่าจ้างโดยเฉลี่ยสำหรับมืออาชีพใน Big Data อยู่ที่ 50% โดยเฉลี่ย ซึ่งมากกว่าในสาขาไอที อ่านเพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเงินเดือน Big Data

9. ช่องว่างในอุปสงค์และอุปทานของผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

บริษัทต่างๆ กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญในด้าน Big Data แต่มีเพียงไม่กี่คนที่มีทักษะในด้านนี้ เป็นโอกาสที่ดีสำหรับผู้เริ่มต้นที่จะปีนขึ้นบันไดในพื้นที่ของ Big Data โดยเริ่มตั้งแต่ตอนนี้เนื่องจากขอบเขตของ Big Data เติบโตขึ้นทุกวัน จากการศึกษาของ McKinsey Global Institute ในสหรัฐอเมริกาจะขาดแคลนนักวิเคราะห์และผู้จัดการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 1.5 ล้านคน และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 190,000 คนจะขาดแคลน

บทสรุป

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