現在、外部データと外部の関係がない人だけがビッグデータについて聞いたことがない。 Habréでは、ビッグデータ分析トピックと関連トピックが人気です。 しかし、ビッグデータの研究に専念したい非専門家は、この分野にどのような見通しがあるのか、ビッグデータ分析を適用できるのか、優れたアナリストが何を期待できるのかが常に明確ではありません。 それを理解してみましょう。
毎年、人によって生成される情報の量は増加します。 2020年までに、保存されるデータの量は40〜44ゼタバイト（1 ST〜10億GB）に増加します。 2025年までに、約400ゼタバイトまで。 したがって、最新のテクノロジーを使用した構造化データと非構造化データの管理は、ますます重要になっています。 個々の企業と州全体の両方のビッグデータに興味がある。
ちなみに、ビッグデータという用語が生まれたのは、情報ブームと人間が生成したデータの処理方法を議論する過程でした。 2008年にネイチャー誌の編集者であるクリフォードリンチによって初めて提案されたと考えられています。
それ以来、ビッグデータ市場は毎年数十パーセント成長しています。 専門家によると、この傾向は継続します。 したがって、 Frost＆Sullivanによると、2021年には、ビッグデータ分析のグローバル市場全体が67.2億ドルに増加し、年間成長率は約35.9％になります。
なぜビッグデータ分析なのか？
構造化または非構造化データセットから非常に貴重な情報を識別することができます。 これにより、たとえば、企業は傾向を判断し、生産指標を予測し、自社の費用を最適化できます。 コストを削減するために、企業が最新のソリューションを導入する準備ができていることは明らかです。
ビッグデータの分析に使用される技術と分析方法：
- データマイニング;
- クラウドソーシング;
- データの混合と統合。
- 機械学習;
- 人工神経回路網;
- パターン認識;
- 予測分析;
- シミュレーションモデリング;
- 空間分析;
- 統計分析;
- 分析データの視覚化。
世界のビッグデータ分析
ビッグデータ分析は現在、世界中の企業の50％以上で使用されています。 2015年のこの数字はわずか17％でしたが、 ビッグデータは、電気通信および金融サービスの分野で働く企業によって最も積極的に使用されています。 次に、ヘルスケアのテクノロジーを専門とする企業が登場します。 教育会社におけるビッグデータ分析の最小限の使用：ほとんどの場合、この分野の代表者は近い将来にテクノロジーを使用する意向を発表しました。
米国では、ビッグデータ分析が最も積極的に使用されています。さまざまな分野の企業の55％以上がこのテクノロジーを使用しています。 ヨーロッパとアジアでは、ビッグデータ分析の需要はそれほど低くなく、約53％です。
そして、ロシアはどうですか？
IDCアナリストによると、 ロシアはビッグデータ分析ソリューションの最大の地域市場です 。 中央および東ヨーロッパでのこのようなソリューションの市場の成長は非常に活発であり、この指標は毎年11％増加しています。 2022年までに、それは量的に54億ドルに達するでしょう。
多くの点で、このような急速な市場の発展は、ロシアにおけるこの分野の成長によって引き起こされています。 2018年、ロシア連邦での関連ソリューションの販売による収益は、地域全体のビッグデータ処理技術への総投資額の40％に達しました。
ロシア連邦では、銀行および公共部門、電気通信業界、業界の企業がビッグデータ処理に最も多く費やしています。
ビッグデータアナリストはロシアで何をしており、ロシアでどれくらいの収入を得ていますか
ビッグデータアナリストは、部分的に構造化された情報と非構造化された情報の両方の膨大な量の情報を調査する責任があります。 銀行組織の場合、これらは、オペレーター、通話、トラフィック、および小売業、顧客訪問、購入のトランザクションです。 前述のように、ビッグデータ分析により、「生情報履歴」のさまざまな要因、たとえば生産プロセスや化学反応の間の関係が明らかになります。 分析データに基づいて、生産から医薬品まで、さまざまな分野で新しいアプローチとソリューションが開発されています。
ビッグデータ分析に必要なスキル：
- 分析が実行される領域の機能をすばやく理解し、目的の分野の側面に没頭する機能。 これは、小売、石油およびガス産業、医薬品などです。
- 統計データ分析の方法の知識、数学モデルの構築（ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、クラスタリング、回帰、要因分析、分散分析、相関分析など）。
- さまざまなソースからデータを抽出するには、それらを分析用に変換し、分析データベースにアップロードします。
- SQLマスター。
- 技術文書をシームレスに読むのに十分なレベルの英語の知識。
- Pythonの知識（少なくとも基礎）、Bash（作業なしでそれを行うことは非常に困難です）、さらにJavaとScalaの基礎を理解することが望ましいです（ビッグデータを扱うための最も人気のあるフレームワークの1つであるSparkの積極的な使用に必要です）。
- Hadoopと連携する機能。
さて、ビッグデータのアナリストはいくらですか？
ビッグデータの専門家は不足しており、需要は供給を超えています。 これは、ビジネスが理解できるようになるためです。開発には新しいテクノロジーが必要であり、テクノロジーの開発には専門家が必要です。
そのため、米国のデータサイエンティストおよびデータアナリストは、人材派遣会社Glassdoorによると、 2017年のトップ3の最高の職業に就任しました。 アメリカのこれらの専門家の平均給与は年間10万ドルからです。
ロシアでは、機械学習の専門家が月に13万から30万ルーブル、ビッグデータアナリストに月-7万から20万ルーブルを受け取ります。 それはすべて経験と資格に依存します。 もちろん、より低い給料の空席があり、より多くの空席があります。 モスクワとサンクトペテルブルクでのビッグデータアナリストの最大需要。 当然のことながら、モスクワはアクティブな空室の約50％を占めています（hh.ruによる）。 ミンスクとキエフでは需要がはるかに少ない。 欠員の中には、柔軟な勤務時間と遠隔勤務を提供するものがあることに注意してください。 しかし一般的に、企業にはオフィスで働く専門家が必要です。
時間の経過とともに、ビッグデータアナリストおよび関連する専門分野の代表者の需要が増加することが予想されます。 前述のように、技術のスタッフ不足を解消した人はいません。 しかし、もちろん、ビッグデータアナリストになるためには、上記のスキルと追加のスキルの両方を向上させて学習し、働く必要があります。 ビッグデータ分析の旅を開始する機会の1つは、 Geekbrainsからのコースにサインアップし、ビッグデータの操作に挑戦することです。