印度大數據的範圍：未來是光明的
已發表: 2019-08-17“我們相信上帝，所有其他人都必須帶來數據”
W. Edwards Deming 的名言是當今世界上大多數企業賴以生存的名言。
畢竟，我們每天產生超過 2.5 Qn 字節的數據，而且這個數字只會增加——這要歸功於物聯網和其他先進技術。 對於外行來說，IoT 代表物聯網，對於一個極其簡單的概念來說，它基本上是一個非常糟糕的名字。
物聯網背後的理念是互連最常用的設備並優化它們的使用，讓我們的生活更簡單。 例如，舉一個非常基本的例子，你的電茶壺與你的鬧鐘相連，這樣你一醒來就可以喝茶。 但不要誤會，物聯網不僅限於茶壺和鬧鐘，它本身就是一片汪洋大海——所以如果你有興趣，別忘了探索更多！
回到討論上來，互聯網上的這種設備互連肯定會增加舒適度和便利性，但會以數據為代價。 因此，除了社交媒體、搜索引擎和諸如此類的東西之外，甚至您的電茶壺也是數據的來源。
這些數據，所有這些結合起來，正是大數據的組成部分。
如果你到目前為止和我們在一起，你就會意識到大數據是多麼不可避免，知道如何馴服它是多麼重要——對於任何企業的成功。
數據的巨大增長催生了數據科學，它進一步擴展到機器學習、人工智能、深度學習等領域。 所有這些技術都是為了讓企業理解他們的大量數據並從中獲得洞察力。
因此，全球大數據和商業分析市場在 2018 年達到 1690 億美元，預計到 2022 年將增長到 2740 億美元，這不足為奇。此外，普華永道的一份報告預測，到 2020 年，僅在美國，數據科學和分析領域就會有大約 270 萬個職位空缺。
這些統計數據只是恢復了大數據工作正在增加的事實，隨著大數據的增加，機會也會增加。 正是因為這個原因，許多職業中期的專業人士轉向大數據，許多新人正在使用大數據工具和技術來適應自己的職業生涯。
現在，如果您是兩者中的任何一個，您可能經常想知道大數據職業的確切未來。 您可能想知道這股大數據浪潮是否會曇花一現，還是會繼續存在。
我們的立場很明確，我們已經向您介紹了許多統計數據來支持我們的主張。 現在，讓我們帶您了解未來在大數據領域的職業生涯。
- 對數據分析的需求不斷增加。
不久前，Gartner Research 的 Peter Sondergaard 強調了數據分析在現代世界中的重要性，他說：
“信息是 21 世紀的石油，而分析是內燃機。”
我們每分鐘處理的數據量每天都在不斷增加。 雖然數據科學大師們都對數據的重要性發誓，但如果沒有足夠多的具備數據分析技能的專業人員，數據對我們有什麼用？ 誰來將這些海量的數據分析為數據，並將其轉化為寶貴的商業資源？
由於全球各地的公司都意識到數據的真正潛力，因此對熟練的數據分析專業人員的需求正在飆升。 為了處理這些數據，大數據分析是必要的。
Indeed.com 上大數據分析的向上傾斜的工作趨勢圖描繪了該領域工作機會的穩步增長：
- 增加企業對大數據的採用。
我們有很多統計數據來支持這一點！
路易斯·哥倫布 (Louis Columbus) 撰寫的福布斯 (Forbes) 文章——2014 年 IDG 企業大數據研究——指出，未來幾年，企業將平均花費 800 萬美元用於大數據計劃。
根據 Peer Research 的“大數據分析”調查，發現大數據分析是參與公司的首要任務之一——他們認為這可以提高他們的整體績效。
這裡的結論是，全球越來越多的組織正在採用大數據技術來提高他們的績效。
- 大數據在行業的各種平行中找到應用。
支持我們列表中的第二點，大數據無處不在。 它已在該行業的各個領域找到應用。 根據 Wanted Analytics（2015 年）的一項研究，對大數據專業人士的最大需求來自專業、科學和技術服務（25%）、信息技術（17%）、製造（15%）、金融和保險（9 %) 和零售貿易 (8%)。
資源
- 靈活的職業選擇。
在工作職位和角色方面，大數據是最通用的職業選擇之一。 由於分析是在許多不同領域中使用的重要工具，您可以獲得大量職位可供選擇，包括：
- 大數據工程師
- 大數據分析師
- 大數據分析架構師
- 大數據解決方案架構師
- 分析助理
- 指標和分析專家
- 大數據分析業務顧問
- 商業智能和分析顧問
從 IBM、微軟、甲骨文、谷歌和 Pentaho 等領域的頂級公司到新興的初創公司——每個人都在使用大數據分析，因此對熟練的大數據專業人員產生了需求。
- 承諾指數級的工資增長。
隨著大數據市場的快速增長，具有大數據和相關技術專業知識的專業人員的薪水也隨之增長。 根據福布斯關於大數據工作的文章（2015 年），大數據專業人員的平均工資約為 1,04,850 美元，以及其他獎金和補償。
在印度，擁有數據科學或數據分析或其他此類相關研究領域碩士學位的應屆生可以獲得盧比的入門級套餐。 4 - 10 LPA，而在該地區擁有約 3-6 年經驗的候選人可以獲得大約盧比。 10 - 20 LPA。 轉向高端，具有 6-10 年行業專業知識的專業人士的收入約為盧比。 15-30 LPA，擁有超過 15 年經驗的人每年可賺取高達 10,000,000 盧比。
高薪是由於大數據和數據科學專業人才的需求和供應之間存在巨大差距。
總結…
Geoffrey Moore 在強調大數據的重要性時曾表示：
“沒有大數據，你在高速公路中間是瞎子和聾子。”
由於大數據，行業格局正在發生變化。 但就像我們之前所說的，除非有人破譯它並解開其中隱藏的模式，否則數據是沒有用的。 企業需要從大數據中獲得洞察力，這正是為什麼他們一直在尋找該領域的熟練專業人士——能夠解開大數據所蘊含的秘密的人。
Hadoop 和 Spark 等大數據技術是現在的流行語。 因此，請確保您了解如何使用相關工具 Hive、HBase、MapReduce、Spark RDD、Spark Streaming、SparkSQL、SparkR、MLlib、Flume、Sqoop、Oozie、Kafka、Data frames 和 GraphX，僅舉幾例。
請放心，如果您訓練自己獲得正確的技能，您將成長為任何投資於大數據的組織的重要資產。 你會隨著公司的成長而成長。
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