¿Cuál es la dirección laboral de la tecnología y la aplicación de big data?
Talentos de investigación y desarrollo de sistemas de big data;
Talentos de desarrollo de aplicaciones de big data;
Talentos de análisis de big data.
Las diez primeras posiciones en el campo de big data:
1. Investigación y desarrollo de ETL
A medida que los tipos de datos continúan aumentando, la demanda de El talento para la integración de datos también está aumentando. Los desarrolladores de ETL trabajan con diferentes fuentes de datos y organizaciones, extraen datos de diferentes fuentes, los transforman y los importan al almacén de datos para satisfacer las necesidades de la empresa.
La investigación y el desarrollo de ETL es principalmente responsable de extraer datos de fuentes de datos dispersas y heterogéneas, como datos relacionales y archivos de datos planos, a la capa intermedia temporal para su limpieza, conversión, integración y finalmente carga. en el almacén de datos o en el mercado de datos, se convierte en la base para el análisis, el procesamiento y la extracción de datos en línea.
En la actualidad, la industria ETL es relativamente madura y el ciclo de vida laboral de los puestos relacionados es relativamente largo, que generalmente lo completan empleados internos y contratistas subcontratados. Una de las razones es la falta de talentos ETL. en la era del big data: en las primeras etapas de las aplicaciones empresariales de big data, Hadoop era simplemente el pobre de ETL.
En segundo lugar, el desarrollo de Hadoop
El núcleo de Hadoop es HDFS y MapReduce. HDFS proporciona almacenamiento de datos masivos y MapReduce proporciona cálculo de datos. A medida que el tamaño de los conjuntos de datos continúa expandiéndose y el costo del procesamiento de datos de BI tradicional sigue siendo alto, la demanda empresarial de Hadoop y tecnologías de procesamiento de datos baratas relacionadas (como Hive, HBase, MapReduce, Pig, etc.) seguirá creciendo. Hoy en día, los técnicos con experiencia en el marco de Hadoop se han convertido en los talentos de big data más buscados.
3. Desarrollo de herramientas de visualización (pantalla frontal)
El análisis masivo de datos es un gran desafío. Las nuevas herramientas de visualización de datos como Spotifre, Qlikview y Tableau pueden mostrar datos de manera intuitiva y eficiente. .
El desarrollo visual es una herramienta de desarrollo visual que genera automáticamente aplicaciones operando elementos de la interfaz en la interfaz gráfica de usuario proporcionada por la herramienta de desarrollo visual. Conecte fácilmente todos sus datos a través de múltiples fuentes y niveles. La biblioteca de componentes visuales probada, totalmente extensible y rica en funciones proporciona a los desarrolladores una colección de componentes con todas las funciones y fácil de usar para crear interfaces de usuario extremadamente ricas.
En el pasado, la visualización de datos era dominio de los desarrolladores de inteligencia empresarial, pero con el auge de Hadoop, la visualización de datos se ha convertido en una habilidad y un puesto profesional independiente.
Cuarto. Desarrollo de la arquitectura de la información
Los big data han vuelto a desencadenar un auge en la gestión de datos maestros. Aprovechar los datos empresariales y respaldar la toma de decisiones requiere habilidades altamente especializadas. Los arquitectos de la información deben comprender cómo definir y documentar elementos clave para garantizar que los datos se gestionen y utilicen de la manera más eficaz. Las habilidades clave para los arquitectos de la información incluyen la gestión de datos maestros, el conocimiento empresarial y el modelado de datos.
V. Investigación sobre almacén de datos
El almacén de datos es una colección estratégica de todo tipo de datos que pueden brindar soporte al proceso de toma de decisiones en todos los niveles de la empresa. Es un almacén de datos único creado con fines de generación de informes analíticos y apoyo a la toma de decisiones. Proporciona a las organizaciones la inteligencia de negocios que necesitan las capacidades para guiar las mejoras de los procesos de negocios y monitorear el tiempo, el costo, la calidad y el control.
Los expertos en almacenamiento de datos están familiarizados con los dispositivos de big data de empresas como Teradata, Neteeza y Exadata. Capacidad para realizar integración de datos, gestión y optimización del rendimiento en estos dispositivos.
6. Desarrollo OLAP
Con el desarrollo y la aplicación de la tecnología de bases de datos, la cantidad de datos almacenados en la base de datos ha aumentado de megabytes (M) a gigabytes en la década de 1980. ) Transición a los megabytes (T) y gigabytes (P) actuales. Al mismo tiempo, las necesidades de consulta de los usuarios son cada vez más complejas y no solo implican consultar u operar uno o varios registros en una tabla relacional. consultar y operar uno o varios registros en la tabla relacional.
o unos pocos registros en una tabla relacional, pero también necesita analizar y sintetizar datos de millones de registros en varias tablas. Los sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) son responsables de resolver problemas de procesamiento de datos tan masivos.
Los desarrolladores de análisis en línea OLAP son responsables de modelar datos extraídos de fuentes de datos relacionales o no relacionales y luego crear interfaces de usuario para acceder a los datos y proporcionar funciones de consulta predefinidas de alto rendimiento.
7. Investigación en ciencia de datos
Este puesto también se llamaba investigación de arquitectura de datos en el pasado. Los científicos de datos son un nuevo tipo de trabajador que puede transformar los datos y la tecnología organizacionales en valor comercial organizacional. . A medida que se desarrolle la ciencia de datos, se realizarán cada vez más trabajos prácticos directamente sobre los datos, lo que permitirá a los humanos comprender los datos y, por lo tanto, comprender la naturaleza y el comportamiento. Por lo tanto, los científicos de datos primero deben tener excelentes habilidades de comunicación y poder explicar los resultados del análisis de datos a los líderes de TI y de las unidades de negocios.
En general, los científicos de datos son una combinación de analistas y artistas, y requieren una variedad de habilidades intercientíficas y comerciales.
8. Análisis de predicción de datos (minería de datos)
Los departamentos de marketing suelen utilizar el análisis predictivo para predecir el comportamiento del usuario o los usuarios objetivo. Algunos casos de uso para los desarrolladores de análisis predictivo son algo similares a los utilizados por los científicos de datos, es decir, probar umbrales y predecir el desempeño futuro a través de hipótesis basadas en los datos históricos de la organización.
9. Gestión de datos empresariales
Para mejorar la calidad de los datos, las empresas deben considerar la gestión de datos y necesitan establecer un puesto de gestión de datos para este propósito. Ser capaz de utilizar diversas tecnologías. Las herramientas agregan las grandes cantidades de datos que rodean a una empresa y los limpian y estandarizan en un almacén de datos, una versión utilizable de los datos. Luego, los datos se dividen, dividen y entregan a miles de personas a través de tecnología de informes y análisis. Los administradores de datos deben garantizar la integridad, precisión, singularidad, autenticidad y no redundancia de los datos de mercado.
10. Investigación sobre seguridad de datos
La posición de seguridad de datos es principalmente responsable de la gestión de servidores, almacenamiento y seguridad de datos a gran escala dentro de la empresa, así como de la planificación. , diseño e implementación de proyectos de seguridad de redes y de la información. Los investigadores de seguridad de datos también deben tener una sólida experiencia en gestión, conocimientos y habilidades en la gestión de operaciones y mantenimiento, y un conocimiento profundo del negocio tradicional de la empresa para garantizar que la seguridad de los datos de la empresa sea infalible.