बिग डेटा एनालिटिक्स - रूस और दुनिया में वास्तविकताएं और संभावनाएं

केवल एक व्यक्ति जिसके पास बाहरी दुनिया के साथ कोई बाहरी संबंध नहीं है, उसने आज बड़े डेटा के बारे में नहीं सुना है। हैबे पर, बिग डेटा एनालिटिक्स विषय और संबंधित विषय लोकप्रिय हैं। लेकिन गैर-विशेषज्ञ जो खुद को बिग डेटा के अध्ययन के लिए समर्पित करना चाहते हैं, यह हमेशा स्पष्ट नहीं होता है कि इस क्षेत्र में क्या संभावनाएं हैं, जहां बिग डेटा एनालिटिक्स को लागू किया जा सकता है और एक अच्छा विश्लेषक क्या भरोसा कर सकता है। आइए इसे जानने की कोशिश करते हैं।

हर साल एक व्यक्ति द्वारा उत्पन्न जानकारी की मात्रा बढ़ जाती है। 2020 तक, संग्रहीत डेटा की मात्रा बढ़कर 40-44 zettabytes (1 ST ~ 1 बिलियन GB) हो जाएगी। 2025 तक, लगभग 400 ज़ेटाबाइट्स तक। तदनुसार, आधुनिक तकनीक का उपयोग करके संरचित और असंरचित डेटा का प्रबंधन एक ऐसा क्षेत्र है जो तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। व्यक्तिगत कंपनियों और पूरे राज्यों में बड़े डेटा के इच्छुक हैं।

वैसे, यह सूचना उत्पन्न करने और मानव-जनित डेटा को संसाधित करने के तरीकों पर चर्चा करने की प्रक्रिया में था कि बिग डेटा शब्द उत्पन्न हुआ। ऐसा माना जाता है कि नेचर पत्रिका के संपादक क्लिफोर्ड लिंच ने पहली बार 2008 में इसका प्रस्ताव रखा था।

तब से, बिग डेटा बाजार में कई प्रतिशत सालाना वृद्धि हुई है। और यह प्रवृत्ति, विशेषज्ञों के अनुसार, जारी रहेगी। इस प्रकार, फ्रॉस्ट एंड सुलिवन के अनुसार , 2021 में बड़े डेटा एनालिटिक्स के लिए कुल वैश्विक बाजार $ 67.2 बिलियन तक बढ़ जाएगा। वार्षिक वृद्धि लगभग 35.9% होगी।

बिग डेटा एनालिटिक्स क्यों?

यह आपको संरचित या असंरचित डेटा सेट से अत्यंत मूल्यवान जानकारी की पहचान करने की अनुमति देता है। इसके लिए धन्यवाद, एक व्यवसाय, उदाहरण के लिए, रुझानों को निर्धारित कर सकता है, उत्पादन संकेतकों का अनुमान लगा सकता है और अपने स्वयं के खर्चों का अनुकूलन कर सकता है। यह स्पष्ट है कि लागत कम करने के लिए, कंपनियां नवीनतम समाधान पेश करने के लिए तैयार हैं।

तकनीकों और विश्लेषण विधियों का उपयोग बिग डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है:

• डेटा खनन;
  
• क्राउडसोर्सिंग;
  
• डेटा मिश्रण और एकीकरण;
  
• मशीन सीखने;
  
• कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क;
  
• पैटर्न मान्यता;
  
• भविष्य कहनेवाला विश्लेषण;
  
• सिमुलेशन मॉडलिंग;
  
• स्थानिक विश्लेषण;
  
• सांख्यिकीय विश्लेषण;
  
• विश्लेषणात्मक डेटा का दृश्य।
  

दुनिया में बिग डेटा एनालिटिक्स

बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग अब दुनिया भर की 50% से अधिक कंपनियों द्वारा किया जाता है। इस तथ्य के बावजूद कि 2015 में यह आंकड़ा केवल 17% था। बिग डेटा सबसे अधिक सक्रिय रूप से उन कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है जो दूरसंचार और वित्तीय सेवाओं के क्षेत्र में काम करते हैं। फिर ऐसी कंपनियां आती हैं जो हेल्थकेयर तकनीक की विशेषज्ञ होती हैं। शैक्षिक कंपनियों में बिग डेटा एनालिटिक्स का न्यूनतम उपयोग: ज्यादातर मामलों में, इस क्षेत्र के प्रतिनिधियों ने निकट भविष्य में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के अपने इरादे की घोषणा की।

यूएसए में बिग डेटा एनालिटिक्स का सबसे अधिक सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है: विभिन्न क्षेत्रों की 55% से अधिक कंपनियां इस तकनीक के साथ काम करती हैं। यूरोप और एशिया में, बड़े डेटा एनालिटिक्स की मांग बहुत कम नहीं है - लगभग 53%।

और रूस के बारे में क्या?

आईडीसी विश्लेषकों के अनुसार, रूस सबसे बड़ा क्षेत्रीय बिग डेटा एनालिटिक्स बाजार है । मध्य और पूर्वी यूरोप में ऐसे समाधानों के लिए बाजार की वृद्धि काफी सक्रिय है, प्रत्येक वर्ष यह संकेतक 11% बढ़ जाता है। 2022 तक, यह मात्रात्मक रूप से 5.4 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा।

कई मायनों में, बाजार का इतना तेजी से विकास रूस में इस क्षेत्र की वृद्धि के कारण होता है। 2018 में, रूसी संघ में प्रासंगिक समाधानों की बिक्री से राजस्व पूरे क्षेत्र में बिग डाटा प्रोसेसिंग प्रौद्योगिकियों में कुल निवेश का 40% था।

रूसी संघ में, बैंकिंग और सार्वजनिक क्षेत्रों की कंपनियां, दूरसंचार उद्योग और उद्योग बिग डेटा प्रोसेसिंग पर सबसे अधिक खर्च करते हैं।

बिग डेटा विश्लेषक क्या करता है और रूस में इसे कितना प्राप्त होता है?

बिग डेटा विश्लेषक आंशिक रूप से संरचित और असंरचित दोनों प्रकार की जानकारी की बड़ी मात्रा में खोज करने के लिए जिम्मेदार है। बैंकिंग संगठनों के लिए, ये ऑपरेटर्स, कॉल और ट्रैफ़िक के लिए और खुदरा, ग्राहक विज़िट और खरीदारी के लिए लेनदेन हैं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, बिग डेटा विश्लेषण से पता चलता है कि "कच्चे सूचना इतिहास" के विभिन्न कारकों के बीच संबंध हैं, उदाहरण के लिए, एक उत्पादन प्रक्रिया या एक रासायनिक प्रतिक्रिया। विश्लेषण के आंकड़ों के आधार पर, नए दृष्टिकोण और समाधान विभिन्न क्षेत्रों में विकसित किए जाते हैं - उत्पादन से दवा तक।

बिग डेटा एनालिटिक्स द्वारा आवश्यक कौशल:

• उस क्षेत्र की विशेषताओं को जल्दी से समझने की क्षमता जिसके लिए विश्लेषण किया जाता है, वांछित क्षेत्र के पहलुओं में खुद को विसर्जित करने के लिए। यह खुदरा, तेल और गैस उद्योग, दवा, आदि हो सकता है।
  
• सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण, गणितीय मॉडल (तंत्रिका नेटवर्क, बायेसियन नेटवर्क, क्लस्टरिंग, प्रतिगमन, भाज्य, विचरण और सहसंबंध विश्लेषण आदि) के तरीकों का ज्ञान।
  
• विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालने में सक्षम होने के लिए, उन्हें विश्लेषण के लिए परिवर्तित करें, विश्लेषणात्मक डेटाबेस पर अपलोड करें।
  
• SQL महारत।
  
• तकनीकी दस्तावेज को मूल रूप से पढ़ने के लिए पर्याप्त स्तर पर अंग्रेजी का ज्ञान।
  
• अजगर का ज्ञान (कम से कम मूल बातें), बाश (काम की प्रक्रिया में इसके बिना करना बहुत मुश्किल है), इसके अलावा जावा और स्काला की मूल बातें जानना आवश्यक है (स्पार्क के सक्रिय उपयोग के लिए आवश्यक है, बड़े डेटा के साथ काम करने के लिए सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क में से एक)।
  
• Hadoop के साथ काम करने की क्षमता।
  

खैर, बिग डेटा विश्लेषक को कितना मिलता है?

बिग डेटा विशेषज्ञ कम आपूर्ति में हैं, मांग आपूर्ति से अधिक है। ऐसा इसलिए है क्योंकि व्यवसाय समझ में आता है: विकास के लिए, नई प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता होती है, और प्रौद्योगिकियों के विकास के लिए, विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है।

तो, यूएसए में डेटा साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट ने भर्ती एजेंसी ग्लासडोर के अनुसार 2017 के शीर्ष 3 सर्वश्रेष्ठ व्यवसायों में प्रवेश किया । अमेरिका में इन पेशेवरों का औसत वेतन $ 100 हजार प्रति वर्ष से शुरू होता है।

रूस में, मशीन सीखने के विशेषज्ञ प्रति माह 130 से 300 हजार रूबल से प्राप्त करते हैं, बड़े डेटा विश्लेषकों - प्रति माह 73 से 200 हजार रूबल से। यह सब अनुभव और योग्यता पर निर्भर करता है। बेशक, कम वेतन के साथ रिक्तियां हैं, और अधिक रिक्तियों हैं। मॉस्को और सेंट पीटर्सबर्ग में बड़े डेटा विश्लेषकों की अधिकतम मांग। आश्चर्य नहीं कि मॉस्को में लगभग 50% सक्रिय रिक्तियों (hh.ru के अनुसार) का खाता है। बहुत कम मांग मिन्स्क और कीव में है। यह ध्यान देने योग्य है कि कुछ रिक्तियां एक लचीली अनुसूची और दूरस्थ कार्य प्रदान करती हैं। लेकिन सामान्य तौर पर, कंपनियों को कार्यालय में काम करने वाले विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है।

समय के साथ, हम बिग डेटा विश्लेषकों और संबंधित विशिष्टताओं के प्रतिनिधियों की मांग में वृद्धि की उम्मीद कर सकते हैं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, किसी ने भी प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में कर्मचारियों की कमी को रद्द नहीं किया है। लेकिन, ज़ाहिर है, बिग डेटा विश्लेषक बनने के लिए आपको सीखने और काम करने की ज़रूरत है, ऊपर वर्णित कौशल और अतिरिक्त दोनों को सुधारना। बिग डेटा एनालिटिक्स का रास्ता शुरू करने के अवसरों में से एक है, गीकबर्बिन से एक कोर्स के लिए साइन अप करना और बड़े डेटा के साथ काम करने में अपना हाथ आज़माना।