Big data betyder big business. Virksomheder og organisationer har derfor brug for kvalificerede fagfolk til at omdanne data til brugbare applikationer. For at udnytte kraften i enorme mængder information genereret i det digitale miljø kræver organisationer en meget speciel type ekspert: Big Data Engineer.
Fortsæt med at læse for at vide Hvad er Big Data Engineers, hvad de gør, og hvordan de er afgørende for at forbedre forretningsresultater.
I slutningen ved du, hvorfor du sandsynligvis har brug for en Big Data Engineer i dit team.
Big Data er den enorme mængde digital information, der genereres hver dag af mennesker og enheder, for stor, for kompleks og for hurtig til at blive behandlet ved standardmetoder.
Data genereres konstant af handlinger, transaktioner, interaktioner og forbindelser mellem brugere, enheder, infrastrukturer, systemer. Det stammer fra sociale netværk, e-handel, websteder, apps, sensorer, lagrede data og smart udstyr.
Brugen af Big Data er næsten uendelig, men den mest almindelige er at forudsige bruger- og forbrugermønstre. Andre anvendelser til Big Data er overvågning af store finansielle aktiviteter, epidemiologisk udvikling, afsløring af svig, optimering af transport og energitjenester, for at nævne nogle få.
Regeringer, organisationer, industrier og virksomheder er afhængige af det for at udvikle effektive afgørelser, strategier og produkter og vedtage nye relationer med borgere, brugere og kunder.
Doug Laney listet Big Datas vigtigste egenskaber i begyndelsen af 2000'erne i tre V'er, som senere blev fem:
Volumen - Mængden af tilgængelige data er for stor til at håndtere ved standardmetoder og vækst. Det anslås, at mængden af data, der oprettes over hele verden i 2021, vil beløbe sig til 79 zettabyte (eller 79 milliarder terabyte), et tal, der forventes at fordobles i 2025.
Hastighed - Data bevæger sig hurtigere hver dag med smarte enheder, sensorer og apps, der genererer information i realtid, som skal håndteres hurtigt og effektivt af organisationer.
Variation - Data findes i mange typer og formater: struktureret, semistruktureret og ustruktureret:
Industrien tilføjede yderligere to V'er til det oprindelige koncept:
Sandhed - Data skal være nøjagtige og pålidelige. Dataintegriteten er grundlæggende for effektiv analyse og strategiudvikling.
Værdi - med al denne information i hånden kan organisationer, brugere og enheder hver især træffe beslutninger og handle mod deres mål: fremme et produkt, forbedre en personlig plan, tilpasse sig brugernes vaner.
Men hvor kommer alle disse data fra?
For ikke så længe siden blev data for det meste gemt i papiroptegnelser og blev genereret af mennesker. I dag ser det ud til, at næsten alt kan producere brugbar information.
Big Datas kompleksitet og store volumen kræver specialiserede fagfolk, der er i stand til at høste, lagre og organisere rå data for at gøre det til noget nyttigt.
Big Data Engineers designer, bygger, integrerer, vedligeholder, tester og evaluerer databehandlingssystemer, der er i stand til at håndtere data i meget stor skala.
Forestil dig Big Data som en voldelig flod. Big Data Engineer er ansvarlig for planlægning, bygning og optimering af en dæmning for at udnytte strømmen fra den og omdanne kaos til energi. Hvilket med Big Data betyder at omdanne støj til indsigtsfuld og handlingsbar information.
En Big Data Engineers rolle er at skabe og sikre et kvalitetsdatabehandlingsmiljø ved at designe og implementere de relevante standarder og metoder, vælge de rigtige værktøjer og teknikker og definere datastyringsprocesser. Disse handlinger skal opfylde organisationens operationelle krav og forretnings- eller ledelsesmål.
Big Data Engineers er ansvarlige for infrastrukturdesign, databehandlingsmetoder, systemvedligeholdelse og -udvikling, forskning og ledelse. De forventes at:
Big Data Engineers er en sjælden race med en bred forståelse af databehandling og opbevaring. Kompleksiteten af de opgaver, der er involveret i Big Data-behandling, kræver unikke færdigheder, alsidighed og færdigheder i et forskelligt sæt værktøjer og kodningssprog. Men hvad skal du kigge efter?
Først og fremmest Big Data-ingeniører skal forstå data. De skal vide, hvor data er - databaser, depoter - og hvordan man henter dem - API'er og skrabning.
De skal også forstå de forskellige typer datakilder (strukturerede, ustrukturerede, semistrukturerede) og arbejde med deres specificiteter.
Godt kendskab til datamodeller, dataskema og smag for databasearkitektur og design anbefales.
Programmering er en stor del af jobbet, så Big Data-fagfolk bør masterprogrammerings- og scriptsprog. De mest almindelige sprog, der kræves, er Java, C ++ og Python.
De skal også føle sig godt tilpas med at arbejde i Linux eller Unix og udviklingsmiljøer som GitHub.
Big Data ingeniører bør være bekendt med forskellige typer af DBMS: relationelle databaser eller SQL-databaser og NoSQL-databaser.
Mastering værktøjer som Hadoop og relaterede komponenter (HDFS, Pig, MapReduce, HBase, Hive), Kubernetes, MongoDB, Couchbase, Spark er afgørende, da mange af disse er bedre rustet til at håndtere Big Data-styring.
At vide, hvordan man gør opsætte og administrere skyklynger er en anden must-have-færdighed, da de fleste oplysninger og databehandlingsresultaterne vil leve i outsourcet lager. Udover at være en alsidig løsning til datateknik, gør den store datamængder lettere at få adgang til og analysere.
Maskinindlæringsevner, datamining, og prædiktiv analyse er yderst nyttig til udvikling af personlige oplevelser i anbefalingsbaserede systemer. Eksempel: tjenester som Spotify eller Amazon, der bruger anbefalingsmotorer baseret på brugerdata.
Data påvirker folks liv. At se tidligere data og forudse, hvordan man anvender dem på en nyttig måde, er en stor evne at have som Big Data Engineer.
Gode kommunikationskvaliteter og teamwork-færdigheder er altid godt værdsat, da Big Data Engineers arbejder sammen med dataarkitekter, dataanalytikere, dataforskere, udviklere. De forbinder også med ikke-it-sektorer i organisationer, som ledelse eller markedsføring.
Læs også:
Men har din virksomhed brug for en Big Data Engineer? Sandsynligvis ja.
Virksomheder og organisationer verden over undersøger deres arbejdsgange og analyserer Fordelene ved en Big Data-strategi. At vide, hvordan deres produkter bruges, næsten i realtid, mens reducere spild, optimere produktionen og øge kvaliteten af deres produkter og tjenester vil give dem en konkurrencemæssig fordel.
Gode data vil gavne organisationernes beslutningsproces. Støttet af data beviser kan de forbedre ydeevnen og kvaliteten af driften. Datadrevne virksomheder er hurtigere udvikle effektive kommercielle strategier og produktionsmetoder, der bliver mere pålidelige og rentable.
Indsigt fra god databehandling kan skabe nye forretningsmuligheder, indtægtsstrømme og fokusere på forbrugernes reelle behov. For eksempel kan data om brugernes sovevaner føre til forskellige applikationer som målretning af annoncer til impulskøb under søvnløshed eller energibesparende strategier.
Dette er et job, der er velegnet til alle tradere, så selv udviklere, der ikke har en grad i Big Data, er ikke udelukket. De fleste Big Data Engineers har en professionel baggrund inden for nogle områder nævnt ovenfor og arbejder som programmører eller informationsarkitekter, men erhvervede avancerede tekniske færdigheder, der passer til dette job gennem certificeringer.
Men det er svært at opdrage en intern Big Data Engineer, og at ansætte en kan være noget, din virksomhed ikke er klar til endnu. Hvis Big Data Integration er noget nyt i din strategi, teamudvidelse kan være den bedste løsning.
Og vi ved lige, hvor vi kan finde en løsning til alle dine databehov. Imaginary Cloud leverer prisvindende AI- og datavidenskabstjenester, og har taget virksomheder til det næste niveau i mere end et årti.
.png)
Indholdsforfatter og digital medieproducent med interesse i det symbiotiske forhold mellem teknologi og samfund. Bøger, musik, og guitarer er en konstant.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
