Big Data bedeutet großes Geschäft. Unternehmen und Organisationen benötigen daher qualifizierte Fachkräfte, um Daten in nutzbare Anwendungen umzuwandeln. Um das Potenzial riesiger Informationsmengen, die in der digitalen Umgebung generiert werden, nutzen zu können, benötigen Unternehmen einen ganz besonderen Experten: den Big Data Engineer.
Lesen Sie weiter, um zu erfahren was Big Data Engineers sind, was sie tun und wie sie für die Verbesserung der Geschäftsergebnisse unerlässlich sind.
Am Ende werden Sie wissen, warum Sie wahrscheinlich einen Big Data Engineer in Ihrem Team benötigen.
Big Data ist die riesige Menge digitaler Informationen, die täglich von Menschen und Geräten generiert werden., zu groß, zu komplex und zu schnell, um mit Standardmethoden verarbeitet zu werden.
Daten werden ständig durch Aktionen, Transaktionen, Interaktionen und Verbindungen zwischen Benutzern, Geräten, Infrastrukturen und Systemen generiert. Sie stammen aus sozialen Netzwerken, E-Commerce, Websites, Apps, Sensoren, gespeicherten Daten und intelligenten Geräten.
Die Einsatzmöglichkeiten von Big Data sind fast unendlich, aber die gebräuchlichste ist Nutzer- und Verbrauchermuster vorhersagen. Weitere Einsatzmöglichkeiten von Big Data sind die Überwachung umfangreicher Finanzaktivitäten, die epidemiologische Entwicklung, die Betrugserkennung, die Optimierung von Transport- und Energiedienstleistungen, um nur einige zu nennen.
Regierungen, Organisationen, Branchen und Unternehmen verlassen sich darauf, um effektive Entscheidungen, Strategien und Produkte zu entwickeln und neue Beziehungen zu Bürgern, Nutzern und Kunden aufzubauen.
Doug Laney aufgeführt Die Hauptmerkmale von Big Data in den frühen 2000er Jahren in drei Vs, aus denen später fünf wurden:
Volumen - Die Menge der verfügbaren Daten ist zu groß, um sie mit Standardmethoden zu bewältigen, und sie wächst. Schätzungen zufolge wird sich das weltweit im Jahr 2021 erzeugte Datenvolumen auf 79 Zettabyte (oder 79 Milliarden Terabyte) belaufen, eine Zahl, die sich 2025 voraussichtlich verdoppeln wird.
Geschwindigkeit - Daten werden täglich schneller übertragen, da intelligente Geräte, Sensoren und Apps Informationen in Echtzeit generieren, die von Unternehmen schnell und effektiv verarbeitet werden müssen.
Varietät - Daten gibt es in vielen Typen und Formaten: strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert:
Die Branche fügte dem ursprünglichen Konzept zwei weitere V hinzu:
Wahrhaftigkeit - Die Daten müssen korrekt und vertrauenswürdig sein. Die Integrität der Daten ist für eine effektive Analyse und Strategieentwicklung von grundlegender Bedeutung.
Wert - Mit all diesen Informationen können Organisationen, Benutzer und Geräte jeweils Entscheidungen treffen und auf ihr Ziel hinarbeiten: ein Produkt bewerben, einen persönlichen Plan verbessern, sich an die Gewohnheiten der Benutzer anpassen.
Aber woher kommen all diese Daten?
Vor nicht allzu langer Zeit wurden Daten hauptsächlich in Papieraufzeichnungen gespeichert und von Menschen generiert. Heutzutage scheint fast alles brauchbare Informationen hervorbringen zu können.
Die Komplexität und das schiere Volumen von Big Data erfordern spezialisierte Experten, die in der Lage sind, Rohdaten zu sammeln, zu speichern und zu organisieren, um sie in etwas Nützliches umzuwandeln.
Big-Data-Ingenieure entwerfen, bauen, integrieren, warten, testen und evaluieren Datenverarbeitungssysteme, die in der Lage sind, Daten in sehr großem Umfang zu verarbeiten.
Stellen Sie sich Big Data als einen gewalttätigen Fluss vor. Der Big Data Engineer ist für die Planung, den Bau und die Optimierung eines Staudamms verantwortlich, um die daraus gewonnene Energie zu nutzen und Chaos in Energie umzuwandeln. Was bei Big Data bedeutet, Lärm in aufschlussreiche und verwertbare Informationen umzuwandeln.
Die Rolle eines Big Data Engineers besteht darin eine qualitativ hochwertige Datenverarbeitungsumgebung schaffen und sicherstellen indem wir die entsprechenden Standards und Methoden entwerfen und implementieren, die richtigen Tools und Techniken auswählen und Datenmanagementprozesse definieren. Diese Maßnahmen müssen den betrieblichen Anforderungen und den Geschäfts- oder Unternehmenszielen der Organisation entsprechen.
Big Data Engineers sind verantwortlich für Infrastrukturdesign, Datenverarbeitungsmethoden, Systemwartung und -entwicklung, Forschung und Management. Es wird erwartet, dass sie:
Big Data Engineers sind eine seltene Rasse mit breites Verständnis von Datenverarbeitung und Speicherung. Die Komplexität der Aufgaben bei der Verarbeitung großer Datenmengen erfordert einzigartige Fähigkeiten, Vielseitigkeit und Kenntnisse in einer Vielzahl von Tools und Programmiersprachen. Aber wonach sollten Sie suchen?
Zuallererst Big-Data-Ingenieure müssen Daten verstehen. Sie müssen wissen, wo sich Daten befinden — Datenbanken, Repositorys — und wie sie abgerufen werden können — APIs und Scraping.
Sie müssen auch die verschiedenen Arten von Datenquellen (strukturiert, unstrukturiert, halbstrukturiert) verstehen und mit ihren Besonderheiten arbeiten.
Gute Kenntnisse in Datenmodellen, Datenschemas und eine Vorliebe für Datenbankarchitektur und -design werden empfohlen.
Programmieren ist ein großer Teil des Jobs, daher sollten Big-Data-Profis Programmier- und Skriptsprachen beherrschen. Die am häufigsten benötigten Sprachen sind Java, C++ und Python.
Sie sollten sich auch bei der Arbeit mit Linux oder Unix und Entwicklungsumgebungen wie GitHub wohl fühlen.
Big Data-Ingenieure sollten mit verschiedenen Arten von DBMS: relationale oder SQL-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken.
Mastering-Tools wie Hadoop und verwandte Komponenten (HDFS, Pig, MapReduce, HBase, Hive), Kubernetes, MongoDB, Couchbase, Spark ist unverzichtbar, da viele von ihnen besser für das Big Data-Management gerüstet sind.
Wissen wie Cloud-Cluster einrichten und verwalten ist eine weitere unverzichtbare Fähigkeit, da die meisten Informationen und Datenverarbeitungsergebnisse in ausgelagerten Speichern gespeichert werden. Es ist nicht nur eine vielseitige Lösung für die Datentechnik, sondern erleichtert auch den Zugriff auf und die Analyse großer Datenmengen.
Fähigkeiten zum maschinellen Lernen, Data Mining, und prädiktive Analysen sind äußerst nützlich für die Entwicklung personalisierter Erlebnisse in empfehlungsbasierten Systemen. Beispiel: Dienste wie Spotify oder Amazon, die Empfehlungsmaschinen verwenden, die auf Benutzerdaten basieren.
Daten beeinflussen das Leben der Menschen. Daten hinter sich zu lassen und vorauszusagen, wie sie sinnvoll eingesetzt werden können, ist eine großartige Fähigkeit, die man als Big Data Engineer haben sollte.
Gute Kommunikationsfähigkeit und Teamfähigkeit werden immer sehr geschätzt, da Big Data Engineers mit Datenarchitekten, Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Entwicklern zusammenarbeiten. Sie arbeiten auch mit anderen Bereichen von Organisationen zusammen, die nichts mit der IT-Branche zu tun haben, z. B. mit Management oder Marketing.
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Aber braucht Ihr Unternehmen einen Big Data Engineer? Wahrscheinlich Ja.
Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt untersuchen ihren Arbeitsablauf und analysieren Die Vorteile einer Big-Data-Strategie. Sie wissen, wie ihre Produkte verwendet werden, fast in Echtzeit Reduzierung von Verschwendung, Optimierung der Produktion und Steigerung der Qualität ihrer Produkte und Dienstleistungen wird ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Gute Daten werden dem Entscheidungsprozess von Organisationen zugute kommen. Gestützt durch Daten, Beweise, können sie Verbesserung der Leistung und der Betriebsqualität. Datengesteuerte Unternehmen sind schneller effektive Geschäftsstrategien entwickeln und Produktionsmethoden, die zuverlässiger und rentabler werden.
Erkenntnisse aus einer guten Datenverarbeitung können neue Geschäftsmöglichkeiten und Einnahmequellen eröffnen und den Fokus auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Verbraucher richten. So können beispielsweise Daten über die Schlafgewohnheiten der Nutzer zu vielfältigen Anwendungen führen, z. B. zu zielgerichteten Werbeanzeigen für Impulskäufe während Schlafstörungen oder zu Strategien zum Energiesparen.
Dies ist ein Job, der für Alleskönner geeignet ist, sodass auch Entwickler, die keinen Abschluss in Big Data haben, nicht ausgeschlossen sind. Die meisten Big-Data-Ingenieure haben in einigen der oben genannten Bereiche einen beruflichen Hintergrund und arbeiten als Programmierer oder Informationsarchitekten, haben sich jedoch durch Zertifizierungen fortgeschrittene technische Fähigkeiten angeeignet, die für diesen Job geeignet sind.
Es ist jedoch schwierig, einen internen Big Data Engineer einzustellen, und dafür ist Ihr Unternehmen möglicherweise noch nicht bereit, einen einzustellen. Wenn Big Data-Integration etwas Neues in Ihrer Strategie ist, Teamerweiterung kann die beste Option sein.
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Inhaltsautor und Produzent digitaler Medien mit Interesse an der symbiotischen Beziehung zwischen Technologie und Gesellschaft. Bücher, Musik und Gitarren sind eine Konstante.
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