Большие данные – это все в бизнес-среде. В сочетании с правильными технологиями большие данные позволяют получить информацию, которая помогает принимать важные решения по развитию и обеспечивает преимущество перед конкурентами. По этой причине все больше компаний сейчас внедряют большие данные, опасаясь что-то упустить, что делает аналитические знания одним из самых востребованных навыков сегодня. Это хорошая новость для профессионалов (и только что окончивших колледж), обладающих навыками анализа больших данных. Ниже приведены причины, по которым большие данные являются правильным выбором карьеры.
Тенденции трудоустройства показывают рост спроса на специалистов по большим данным
Профессионалы с аналитическими навыками могут использовать возможности больших данных для предоставления индивидуальных решений проблем. Это одна из ключевых причин, почему эта специальность востребована. С этой целью Шрикант Веламаканни, соучредитель и генеральный директор Fractal Analytics, заявляет: «В ближайшие несколько лет размер аналитического рынка вырастет как минимум до одной трети мирового ИТ-рынка с нынешней одной десятой». . Это утверждение подтверждается исследованиями и сообщениями из разных источников.
Например, в отчете IBM «The Quant Crunch» утверждается, что к 2020 году только в США количество должностей с талантами в области данных или аналитики достигнет 2,72 миллиона. Лица, принимающие решения, основанные на данных, будут продолжать играть важную роль, и в том же году их число достигнет 110 000.
Рисунок 1. Прогноз аналитики IBM
Большие данные продолжают расти
Нет недостатка в местах, где можно применить аналитические навыки. Компании во всем мире не могут избежать реальности больших данных. Фактически, большинство компаний слишком хорошо осознают важность больших данных для их прибыли.
В исследовании, проведенном McKinsey, 50% респондентов заявили, что большие данные изменили их функции продаж и маркетинга. Это было отмечено во всех отраслях. Другие функции, которые в значительной степени полагаются на большие данные, включают исследования и разработки, цепочку поставок и управление рабочими местами.
Рисунок 2. Большие данные влияют на то, как продажи и маркетинг ведут бизнес во всех отраслях
Некоторые хорошие компании для начала поиска работы включают IBM, SAP, SAS, Amazon, Google, Price Waterhouse Coopers, и это лишь некоторые из них. Ниже приведен пример объявления о вакансии от Amazon.
Заработная плата за большие данные — одна из самых конкурентоспособных
Рабочие места, работающие с большими данными, имеют одни из самых конкурентоспособных пакетов оплаты. Любой, в том числе новичок, может получать выгодную зарплату с самого начала своей карьеры. Заработная плата также варьируется в зависимости от степени обучения.
Рисунок 3. Медианная зарплата в сфере больших данных по годам опыта
Рисунок 4. Средняя зарплата в сфере анализа больших данных по должностям
Компании готовы тратить больше, особенно если нанимаемые специалисты обладают навыками работы с Hadoop. Опрос Burtch Works показывает, что специалисты по работе с большими данными зарабатывают на 30% больше, чем другие специалисты в сфере ИТ, имеющие такой же многолетний опыт.
Большие данные широко применяются во всех отраслях.
Данные существовали веками; у нас просто не было средств его использовать. Но по мере развития технологий компьютеры приобрели достаточную вычислительную мощность, чтобы быстро обрабатывать большие объемы данных. Предприятия из всех секторов поспешили воспользоваться этим развитием. Фактически, большинство должностей требуют от сотрудников наличия аналитических способностей, как показано на изображении ниже.
Рисунок 5. Набор навыков работы с данными востребован в большинстве отраслей
Тем не менее, ниже приведены отрасли, которые полагаются на большие данные:
Здравоохранение
Спрос на здравоохранение, ориентированное на результат, произвел революцию в отрасли здравоохранения во всем мире, поставив данные в основу предоставления медицинских услуг. Большие данные позволяют лицам, осуществляющим уход, узнать как можно больше информации о пациенте. Это, в свою очередь, помогает выявлять ранние признаки ухудшения здоровья, что приводит к менее дорогостоящим процедурам лечения и снижению смертности. Некоторые известные применения больших данных в здравоохранении включают в себя:
Кадровые решения на основе данных
Предиктивная аналитика играет большую роль в предоставлении медицинских услуг. Например, в Париже, Франция, Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), группа из 44 больниц, запустила проект больших данных, который в случае успеха обеспечит разумные кадровые решения, которые приведут к:
Больницы AP-HP будут основывать свои кадровые решения на свои смены на данных о прошлых поступлениях и смогут прогнозировать укомплектованность персоналом по дням и часам.
Электронные медицинские карты (EHR).
Цифровые записи могут многое рассказать о пациентах. Такая система, как Health Connect, которая используется в США и некоторых странах ЕС, позволяет любому, у кого есть доступ к интегрированной системе, следить за прогрессом пациента. Система также выдает предупреждения и отправляет напоминания о встречах, рецептах и лабораторных анализах. Согласно отчету McKinsey, использование электронных медицинских карт «улучшило результаты лечения сердечно-сосудистых заболеваний и позволило сэкономить около 1 миллиарда долларов за счет сокращения посещений офиса и лабораторных исследований».
Использование носимых устройств для отслеживания состояния пациентов.
Носимые устройства предупреждают врачей, когда пациент остро нуждается в медицинской помощи. Это позволяет врачам соответствующим образом расставлять приоритеты в отношении своего времени и энергии.
Страхование
Страховые компании уже используют данные для определения точных премий и выявления мошеннических претензий. Некоторые страховые компании даже используют приложения и устройства, которые позволяют им отслеживать привычки вождения своих клиентов. Например, Allstate использует программу Drivewise для сбора данных о рискованном поведении вождения, таких как информация о превышении скорости и торможении. Те, кто участвует в таких программах, получают более низкие ставки страховых взносов.
Подобные усилия вскоре подхватят и остальной мир. Однако ценообразование на устройства слежения, страховые продукты и законы о регулировании данных по-прежнему создают проблемы при сборе данных в таких странах, как Индия.
Финансовые услуги (инвестиции и банковское дело)
Банки и инвестиционные компании полагаются на большие данные, чтобы:
Оборона и аэрокосмическая промышленность
«Война — это на 90% информация. Это слова Наполеона Бонапарта, и они актуальны в этом столетии так же, как и в его время. Но в отличие от времен Наполеона, преимущество сегодняшней военной обороны состоит в том, что сбор и обмен информацией происходит в реальном или близком к реальному времени.
Достижения в области аналитики позволяют нам прогнозировать поведение человека. Это имеет следующие последствия для оборонного сектора:
Розничная торговля
«Потребительские данные станут самым большим определяющим фактором в ближайшие два-три года. Победит тот, кто раскроет массивы данных и будет использовать их стратегически». Анджела Арендтсстарший вице-президент по розничной торговле в Apple
Стратегическое использование потребительских данных — самое большое преимущество больших данных для предприятий, работающих в сфере розничной торговли. Сегодняшний потребитель имеет больше возможностей благодаря ориентированным на потребителя технологиям, которые позволяют осуществлять многоканальные покупки. Прежде чем совершить покупку, клиент может пройти множество точек соприкосновения. Данные о покупательской активности перед покупкой позволяют ритейлерам знать, где лучше всего ориентироваться на потребителей с помощью рекламы, поощряющей покупку.
Более того, как онлайн, так и в обычных магазинах, ритейлеры могут использовать большие данные, чтобы предсказать, какие продукты будут продаваться. По данным IBM, 62 процента ритейлеров сообщают, что информация и данные дают их бизнесу конкурентное преимущество.
Набор персонала
Хотя это и не отдельная отрасль, подбор персонала охватывает все отрасли, поэтому об этом стоит упомянуть. Большие данные приносят пользу усилиям по подбору персонала следующим образом:
- Более широкий спектр информации (из социальных сетей, публикаций, истории поиска и т. д.) дает более целостное представление о потенциальных кандидатах.
- Это ускоряет процесс трудоустройства. На работу уходит примерно 1,5 месяца. Результаты исследования Glassdoor показывают, что закрытие некоторых вакансий может занять около 50 дней, в зависимости от отрасли. В течение этого периода ваша компания понесет прямые и косвенные расходы, связанные с вакансией. Например, стресс остальных сотрудников может повлиять на их производительность в их областях и косвенно повлиять на производительность вашей компании. Рекрутерам, использующим большие данные, легче анализировать данные, включая проверку анкетных данных, и быстрее набирать сотрудников.
- Рекрутеры могут сделать правильный выбор, имея больше переменных. Хотя расходы на вакантные должности вызывают законное беспокойство, короткий период найма может обернуться еще большей катастрофой в будущем. С помощью инструментов обработки больших данных вы можете учитывать все переменные, необходимые для поиска кандидата с правильными качествами и комбинацией навыков.
Навыки, необходимые для ролей и обязанностей в области больших данных
Существует целый ряд ролей, которые вы можете занять, когда решите заняться большими данными. Навыки, которые вы приобретете, должны соответствовать конкретной роли, которую вы хотите выполнять. Ниже приведены 3 ключевые роли:
Аналитик Big Data Hadoop
Основная работа аналитика больших данных — анализировать данные и находить полезную информацию. Для этой роли вам необходимо обладать следующими навыками:
Вы можете подойти на эту должность как новичок, но допускается опыт работы до 5 лет.
Тестер Hadoop
В качестве тестировщика Hadoop вам необходимо будет устранять неполадки всех компонентов Hadoop и либо сообщать о них, либо исправлять их. Ваша задача будет заключаться в том, чтобы все разрабатываемые приложения и процессы работали должным образом. Вы будете сообщать обо всех положительных и отрицательных тестовых случаях.
Для выполнения этой работы вам потребуются следующие навыки:
Вакансия подходит новичкам и опыту работы до 5 лет.
Архитектор больших данных
Это продвинутая должность, требующая опыта работы от 8 лет и выше. Как большие данные Архитектор, вы спроектируете или настроите всю архитектуру так, чтобы она работала должным образом. Вы также будете контролировать развертывание решений и управлять жизненным циклом Hadoop.
Для этой роли вам потребуются следующие навыки:
Эти роли ни в коем случае не являются исчерпывающими, но они дают вам представление о том, чего ожидать при регистрации в Hadoop.
Как получить навыки работы с большими данными
Для всех, кто заинтересован в освоении упомянутых выше навыков, доступны онлайн-классы. Курсы доступны для начинающих и продвинутых уровней. Ниже представлены несколько курсов:
Сертификационный учебный курс SimpliLearn по Big Data Hadoop. Это продвинутый курс, который проводят эксперты отрасли. Реальные отраслевые проекты помогут вам подготовиться к сертификационному экзамену Cloudera CCA175 по большим данным. Вы получите сертификат об окончании SimpliLearn.
Экзамен Cloudera CCA Spark и Hadoop для разработчиков (CCA175). Это 4-дневный курс, который проводят эксперты отрасли. Это часть трехчастных базовых курсов, предлагаемых Cloudera. Для повышения квалификации запишитесь на экзамен CCP Data Engineer (DE575), который позволит приобрести навыки, необходимые для работы со сложными сценариями работы с большими данными.
Ваш путь обучения не заканчивается этими курсами или экзаменами. Вы должны идти в ногу с отраслевыми тенденциями, следить за влиятельными лицами в индустрии больших данных и посещать технические конференции.
Заключение
Пока мы продолжаем полагаться на информацию, большие данные будут продолжать существовать. Цитируя слова Питера Сондергаарда, старшего вице-президента Gartner: «Информация — это нефть XXI века, а аналитика — двигатель внутреннего сгорания». Компании будут продолжать использовать возможности роста, предоставляемые большими данными. Как профессионал, вы обязаны использовать это преимущество для развития своей карьеры в области больших данных.
