印度大数据的范围：未来是光明的
已发表: 2019-08-17“我们相信上帝，所有其他人都必须带来数据”
W. Edwards Deming 的名言是当今世界上大多数企业赖以生存的名言。
毕竟，我们每天产生超过 2.5 Qn 字节的数据，而且这个数字只会增加——这要归功于物联网和其他先进技术。 对于外行来说，IoT 代表物联网，对于一个极其简单的概念来说，它基本上是一个非常糟糕的名字。
物联网背后的理念是互连最常用的设备并优化它们的使用，让我们的生活更简单。 例如，举一个非常基本的例子，你的电茶壶与你的闹钟相连，这样你一醒来就可以喝茶。 但不要误会，物联网不仅限于茶壶和闹钟，它本身就是一片汪洋大海——所以如果你有兴趣，别忘了探索更多！
回到讨论上来，互联网上的这种设备互连肯定会增加舒适度和便利性，但会以数据为代价。 因此，除了社交媒体、搜索引擎和诸如此类的东西之外，甚至您的电茶壶也是数据的来源。
这些数据，所有这些结合起来，正是大数据的组成部分。
如果你到目前为止和我们在一起，你就会意识到大数据是多么不可避免，知道如何驯服它是多么重要——对于任何企业的成功。
数据的巨大增长催生了数据科学，它进一步扩展到机器学习、人工智能、深度学习等领域。 所有这些技术都是为了让企业理解他们的大量数据并从中获得洞察力。
因此，全球大数据和商业分析市场在 2018 年达到 1690 亿美元，预计到 2022 年将增长到 2740 亿美元，这不足为奇。此外，普华永道的一份报告预测，到 2020 年，仅在美国，数据科学和分析领域就会有大约 270 万个职位空缺。
这些统计数据只是恢复了大数据工作正在增加的事实，随着大数据的增加，机会也会增加。 正是因为这个原因，许多职业中期的专业人士转向大数据，许多新人正在使用大数据工具和技术来适应自己的职业生涯。
现在，如果您是两者中的任何一个，您可能经常想知道大数据职业的确切未来。 您可能想知道这股大数据浪潮是否会昙花一现，还是会继续存在。
我们的立场很明确，我们已经向您介绍了许多统计数据来支持我们的主张。 现在，让我们带您了解未来在大数据领域的职业生涯。
- 对数据分析的需求不断增加。
不久前，Gartner Research 的 Peter Sondergaard 强调了数据分析在现代世界中的重要性，他说：
“信息是 21 世纪的石油，而分析是内燃机。”
我们每分钟处理的数据量每天都在不断增加。 虽然数据科学大师们都对数据的重要性发誓，但如果没有足够多的具备数据分析技能的专业人员，数据对我们有什么用？ 谁来将这些海量的数据分析为数据，并将其转化为宝贵的商业资源？
由于全球各地的公司都意识到数据的真正潜力，因此对熟练的数据分析专业人员的需求正在飙升。 为了处理这些数据，大数据分析是必要的。
Indeed.com 上大数据分析的向上倾斜的工作趋势图描绘了该领域工作机会的稳步增长：
- 增加企业对大数据的采用。
我们有很多统计数据来支持这一点！
Louis Columbus 撰写的福布斯文章——2014 年 IDG 企业大数据研究——指出，未来几年，企业将平均花费 800 万美元用于大数据计划。
根据 Peer Research 的“大数据分析”调查，发现大数据分析是参与公司的首要任务之一——他们认为这可以提高他们的整体绩效。
这里的结论是，全球越来越多的组织正在采用大数据技术来提高他们的绩效。
- 大数据在行业的各种平行中找到应用。
支持我们列表中的第二点，大数据无处不在。 它已在该行业的各个领域找到应用。 根据 Wanted Analytics（2015 年）的一项研究，对大数据专业人士的最大需求来自专业、科学和技术服务（25%）、信息技术（17%）、制造（15%）、金融和保险（9 %) 和零售贸易 (8%)。
资源
- 灵活的职业选择。
在工作职位和角色方面，大数据是最通用的职业选择之一。 由于分析是在许多不同领域中使用的重要工具，您可以获得大量职位可供选择，包括：
- 大数据工程师
- 大数据分析师
- 大数据分析架构师
- 大数据解决方案架构师
- 分析助理
- 指标和分析专家
- 大数据分析业务顾问
- 商业智能和分析顾问
从 IBM、微软、甲骨文、谷歌和 Pentaho 等领域的顶级公司到新兴的初创公司——每个人都在使用大数据分析，因此对熟练的大数据专业人员产生了需求。
- 承诺指数级的工资增长。
随着大数据市场的快速增长，具有大数据和相关技术专业知识的专业人员的薪水也随之增长。 根据福布斯关于大数据工作的文章（2015 年），大数据专业人员的平均工资约为 1,04,850 美元，以及其他奖金和补偿。
在印度，拥有数据科学或数据分析或其他此类相关研究领域硕士学位的应届生可以获得卢比的入门级套餐。 4 - 10 LPA，而在该地区拥有约 3-6 年经验的候选人可以获得大约卢比。 10 - 20 LPA。 转向高端，具有 6-10 年行业专业知识的专业人士的收入约为卢比。 15-30 LPA，拥有超过 15 年经验的人每年可赚取高达 10,000,000 卢比。
高薪是由于大数据和数据科学专业人才的需求和供应之间存在巨大差距。
总结…
Geoffrey Moore 在强调大数据的重要性时曾表示：
“没有大数据，你在高速公路中间是瞎子和聋子。”
由于大数据，行业格局正在发生变化。 但就像我们之前所说的，除非有人破译它并解开其中隐藏的模式，否则数据是没有用的。 企业需要从大数据中获得洞察力，这正是为什么他们一直在寻找该领域的熟练专业人士——能够解开大数据所拥有秘密的人。
Hadoop 和 Spark 等大数据技术是现在的流行语。 因此，请确保您了解如何使用相关工具 Hive、HBase、MapReduce、Spark RDD、Spark Streaming、SparkSQL、SparkR、MLlib、Flume、Sqoop、Oozie、Kafka、Data frames 和 GraphX 等等。
请放心，如果您训练自己获得正确的技能，您将成长为任何投资于大数据的组织的重要资产。 你会随着公司的成长而成长。
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