Nur wer keine externen Verbindungen zur Außenwelt hat, hat heute noch nichts von Big Data gehört. Bei Habré sind das Thema Big Data-Analyse und verwandte Themen beliebt. Nichtfachleute, die sich dem Studium von Big Data widmen möchten, wissen jedoch nicht immer, welche Perspektiven dieser Bereich hat, wo Big Data-Analysen angewendet werden können und worauf sich ein guter Analyst verlassen kann. Versuchen wir es herauszufinden.
Jedes Jahr nimmt das Informationsvolumen einer Person zu. Bis 2020 wird das Volumen der gespeicherten Daten auf 40-44 Zettabyte (1 ST ~ 1 Milliarde GB) ansteigen. Bis 2025 bis zu 400 Zettabyte. Dementsprechend gewinnt die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten mit moderner Technologie zunehmend an Bedeutung. Interessiert an Big Data, sowohl einzelne Unternehmen als auch ganze Staaten.
Übrigens entstand im Begriff der Diskussion über den Informationsboom und die Methoden zur Verarbeitung von vom Menschen erzeugten Daten der Begriff Big Data. Es wird angenommen, dass der Herausgeber des Nature-Magazins, Clifford Lynch, es erstmals 2008 vorgeschlagen hat.
Seitdem ist der Big Data-Markt jährlich um mehrere zehn Prozent gewachsen. Und dieser Trend wird sich laut Experten fortsetzen. Laut
Frost & Sullivan wird der weltweite Gesamtmarkt für Big-Data-Analysen im Jahr 2021 auf 67,2 Milliarden US-Dollar ansteigen. Das jährliche Wachstum wird bei 35,9% liegen.
Warum Big Data Analytics?
Sie können damit äußerst wertvolle Informationen aus strukturierten oder unstrukturierten Datensätzen identifizieren. So kann ein Unternehmen beispielsweise Trends ermitteln, Produktionsindikatoren prognostizieren und seine eigenen Ausgaben optimieren. Es ist klar, dass Unternehmen bereit sind, die neuesten Lösungen einzuführen, um die Kosten zu senken.
Technologien und Analysemethoden zur Analyse von Big Data:
- Data Mining;
- Crowdsourcing;
- Datenmischung und -integration;
- maschinelles Lernen;
- künstliche neuronale Netze;
- Mustererkennung;
- Predictive Analytics;
- Simulationsmodellierung;
- räumliche Analyse;
- statistische Analyse;
- Visualisierung von Analysedaten.
Big Data Analytics in der Welt
Big Data Analytics wird mittlerweile von mehr als 50% der Unternehmen weltweit eingesetzt. Trotz der Tatsache, dass diese Zahl im Jahr 2015 nur 17% betrug. Big Data wird am aktivsten von Unternehmen genutzt, die im Bereich Telekommunikation und Finanzdienstleistungen tätig sind. Dann kommen Unternehmen, die sich auf Gesundheitstechnologie spezialisiert haben. Minimaler Einsatz von Big Data-Analysen in Bildungsunternehmen: In den meisten Fällen gaben Vertreter dieses Bereichs ihre Absicht bekannt, in naher Zukunft Technologie einzusetzen.
In den USA wird Big Data Analytics am aktivsten eingesetzt: Mehr als 55% der Unternehmen aus verschiedenen Bereichen arbeiten mit dieser Technologie. In Europa und Asien ist die Nachfrage nach Big-Data-Analysen nicht viel geringer - etwa 53%.
Und was ist mit Russland?
Laut IDC-Analysten ist
Russland der größte regionale Markt für Big Data-Analysen . Das Wachstum des Marktes für solche Lösungen in Mittel- und Osteuropa ist ziemlich aktiv, dieser Indikator steigt jedes Jahr um 11%. Bis 2022 wird es quantitativ 5,4 Milliarden US-Dollar erreichen.
In vielerlei Hinsicht wird eine derart schnelle Entwicklung des Marktes durch das Wachstum dieser Sphäre in Russland verursacht. Im Jahr 2018 beliefen sich die Einnahmen aus dem Verkauf relevanter Lösungen in der Russischen Föderation auf 40% der Gesamtinvestitionen in Big Data-Verarbeitungstechnologien in der gesamten Region.
In der Russischen Föderation geben Unternehmen aus dem Banken- und öffentlichen Sektor, der Telekommunikationsbranche und der Industrie am meisten für die Verarbeitung von Big Data aus.
Was macht Big Data Analyst und wie viel erhält es in Russland?
Der Big Data Analyst ist dafür verantwortlich, große Mengen an Informationen zu untersuchen, sowohl teilweise strukturiert als auch unstrukturiert. Für Bankorganisationen sind dies Transaktionen, für Betreiber, Anrufe und Verkehr sowie im Einzelhandel Kundenbesuche und -käufe. Wie oben erwähnt, zeigt die Big-Data-Analyse die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren einer „Rohinformationshistorie“, beispielsweise einem Produktionsprozess oder einer chemischen Reaktion. Basierend auf den Analysedaten werden neue Ansätze und Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen entwickelt - von der Produktion bis zur Medizin.
Für die Big Data-Analyse erforderliche Fähigkeiten:
- Die Fähigkeit, die Merkmale in dem Bereich, für den die Analyse durchgeführt wird, schnell zu verstehen und in die Aspekte der gewünschten Sphäre einzutauchen. Dies können Einzelhandel, Öl- und Gasindustrie, Medizin usw. sein.
- Kenntnisse über Methoden der statistischen Datenanalyse, Konstruktion mathematischer Modelle (neuronale Netze, Bayes'sche Netze, Clustering, Regression, Faktor-, Varianz- und Korrelationsanalysen usw.).
- Um Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren zu können, konvertieren Sie sie zur Analyse und laden Sie sie in die Analysedatenbank hoch.
- SQL-Beherrschung.
- Englischkenntnisse auf einem Niveau, das ausreicht, um die technische Dokumentation nahtlos zu lesen.
- Kenntnisse in Python (zumindest die Grundlagen), Bash (es ist sehr schwierig, im Arbeitsprozess darauf zu verzichten) sowie die Grundlagen von Java und Scala (erforderlich für die aktive Nutzung von Spark, einem der beliebtesten Frameworks für die Arbeit mit Big Data).
- Fähigkeit, mit Hadoop zu arbeiten.
Wie viel bekommt der Big Data-Analyst?
Big-Data-Spezialisten sind Mangelware, Nachfrage übersteigt Angebot. Dies liegt daran, dass das Geschäft zu einem Verständnis kommt: Für die Entwicklung werden neue Technologien benötigt, und für die Entwicklung von Technologien werden Spezialisten benötigt.
Laut der Personalagentur Glassdoor haben Data Scientist und Data Analyst in den USA
die Top 3 der besten Berufe des Jahres 2017 erreicht. Das durchschnittliche Gehalt dieser Fachkräfte in Amerika beginnt bei 100.000 USD pro Jahr.
In Russland erhalten Spezialisten für maschinelles Lernen 130 bis 300.000 Rubel pro Monat, Big-Data-Analysten - von 73 bis 200.000 Rubel pro Monat. Es hängt alles von Erfahrung und Qualifikation ab. Natürlich gibt es offene Stellen mit einem niedrigeren Gehalt und es gibt mehr offene Stellen. Maximale Nachfrage nach Big-Data-Analysten in Moskau und St. Petersburg. Es überrascht nicht, dass Moskau etwa 50% der aktiven Stellen ausmacht (laut hh.ru). In Minsk und Kiew ist die Nachfrage viel geringer. Es ist erwähnenswert, dass einige offene Stellen einen flexiblen Zeitplan und Fernarbeit bieten. Im Allgemeinen benötigen Unternehmen jedoch Spezialisten, die im Büro arbeiten.
Mit der Zeit können wir einen Anstieg der Nachfrage nach Big-Data-Analysten und Vertretern verwandter Fachgebiete erwarten. Wie oben erwähnt, hat niemand den Personalmangel auf dem Gebiet der Technologie aufgehoben. Aber um ein Big Data-Analyst zu werden, müssen Sie natürlich lernen und arbeiten und sowohl die oben genannten als auch die zusätzlichen Fähigkeiten verbessern. Eine der Möglichkeiten, den Weg der Big Data-
Analyse zu beschreiten, besteht
darin, sich für einen Kurs bei Geekbrains anzumelden und sich im Umgang mit Big Data zu versuchen.