Big data betyder stora affärer. Därför behöver företag och organisationer kvalificerad personal för att omvandla data till användbara applikationer. För att utnyttja kraften i enorma mängder information som genereras i den digitala miljön kräver organisationer en mycket speciell typ av expert: Big Data Engineer.
Fortsätt läsa för att veta Vad är Big Data Engineers, vad de gör och hur de är viktiga för att förbättra affärsresultaten.
I slutet vet du varför du förmodligen behöver en Big Data Engineer i ditt team.
Big Data är den enorma mängden digital information som genereras varje dag av människor och enheter, för stor, för komplex och för snabb för att bearbetas med standardmetoder.
Data genereras ständigt av åtgärder, transaktioner, interaktioner och anslutningar mellan användare, enheter, infrastrukturer, system. Det har sitt ursprung i sociala nätverk, e-handel, webbplatser, appar, sensorer, lagrad data och smart utrustning.
Användningarna för Big Data är nästan oändliga, men det vanligaste är att förutsäga användar- och konsumentmönster. Andra användningsområden för Big Data är övervakning av storskalig finansiell verksamhet, epidemiologisk utveckling, upptäckt av bedrägerier, optimering av transport och energitjänster, för att nämna några.
Regeringar, organisationer, industrier och företag förlitar sig på det för att utveckla effektiva beslut, strategier och produkter och anta nya relationer med medborgare, användare och kunder.
Doug Laney listad Stora datas huvudsakliga egenskaper i början av 2000-talet i tre V, som senare blev fem:
Volym - Mängden tillgänglig data är för stor för att hantera med standardmetoder och växande. Det uppskattas att volymen data som skapas över hela världen 2021 kommer att uppgå till 79 Zettabyte (eller 79 miljarder terabyte), ett antal som förväntas fördubblas 2025.
Hastighet - Data färdas snabbare varje dag med smarta enheter, sensorer och appar som genererar information i realtid som måste hanteras snabbt och effektivt av organisationer.
Variation - Data finns i många typer och format: strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad:
Branschen lade till ytterligare två V till det ursprungliga konceptet:
sanningsenlighet - Uppgifterna måste vara korrekta och pålitliga. Dataintegriteten är grundläggande för effektiv analys och strategiutveckling.
Värde - med all denna information i handen kan organisationer, användare och enheter var och en fatta beslut och agera mot sitt mål: marknadsföra en produkt, förbättra en personlig plan, anpassa sig till användarnas vanor.
Men var kommer all denna information ifrån?
För inte så länge sedan lagrades data mestadels i pappersregister och genererades av människor. Numera verkar det som om nästan allt kan producera användbar information.
Big Datas komplexitet och stora volym kräver specialiserade proffs som kan skörda, lagra och organisera rådata för att göra det till något användbart.
Big Data Engineers designar, bygger, integrerar, underhåller, testar och utvärderar databehandlingssystem som kan hantera data i mycket stor skala.
Föreställ dig Big Data som en våldsam flod. Big Data Engineer ansvarar för att planera, bygga och optimera en damm för att utnyttja kraften från den och förvandla kaos till energi. Vilket, med Big Data, innebär att förvandla brus till insiktsfull och handlingsbar information.
En Big Data Engineers roll är att skapa och säkerställa en kvalitativ databehandlingsmiljö genom att utforma och implementera lämpliga standarder och metoder, välja rätt verktyg och tekniker och definiera datahanteringsprocesser. Dessa åtgärder måste uppfylla organisationens operativa krav och affärs- eller styrningsmål.
Big Data Engineers ansvarar för infrastrukturdesign, databehandlingsmetoder, systemunderhåll och utveckling, forskning och hantering. De förväntas:
Big Data Engineers är en sällsynt ras med en bred förståelse för databehandling och lagring. Komplexiteten i de uppgifter som är involverade i Big Data-bearbetning kräver unika färdigheter, mångsidighet och färdigheter i en mängd olika verktyg och kodningsspråk. Men vad ska du leta efter?
För det första, Big Data-ingenjörer måste förstå data. De måste veta var data är - databaser, förvar - och hur man hämtar dem - API: er och skrapning.
De måste också förstå de olika typerna av datakällor (strukturerade, ostrukturerade, semistrukturerade) och arbeta med deras särdrag.
God kunskap om datamodeller, dataschema och smak för databasarkitektur och design rekommenderas.
Programmering är en stor del av jobbet, så Big Data-proffs borde behärska programmerings- och skriptspråk. De vanligaste språken som krävs är Java, C ++ och Python.
De ska också känna sig bekväma att arbeta i Linux eller Unix och utvecklingsmiljöer som GitHub.
Big Data-ingenjörer bör bekanta sig med olika typer av DBMS: relationsdatabaser eller SQL-databaser och NoSQL-databaser.
Masteringsverktyg som Hadoop och relaterade komponenter (HDFS, Pig, MapReduce, HBase, Hive), Kubernetes, MongoDB, Couchbase, Spark är viktigt eftersom många av dessa är bättre rustade för att hantera Big Data-hantering.
Att veta hur man gör konfigurera och hantera molnkluster är en annan måste-ha färdighet eftersom det mesta av informationen och databehandlingsresultaten kommer att leva i outsourcad lagring. Förutom att vara en mångsidig lösning för datateknik gör det stora datamängder lättare att komma åt och analysera.
Maskininlärningsförmåga, datautvinning, och prediktiv analys är extremt användbar för att utveckla personliga upplevelser i rekommendationsbaserade system. Exempel: tjänster som Spotify eller Amazon som använder rekommendationsmotorer baserade på användardata.
Data påverkar människors liv. Att titta på tidigare data och förutse hur man tillämpar det på ett användbart sätt är en stor förmåga att ha som Big Data Engineer.
Goda kommunikationsegenskaper och lagarbete är alltid väl uppskattade, eftersom Big Data Engineers arbetar tillsammans med dataarkitekter, dataanalytiker, datavetare, utvecklare. De ansluter också till icke-IT-sektorer av organisationer, som ledning eller marknadsföring.
Läs också:
Men behöver din organisation en Big Data Engineer? Förmodligen, ja.
Företag och organisationer världen över tittar på sitt arbetsflöde och analyserar Fördelarna med en Big Data-strategi. Att veta hur deras produkter används, nästan i realtid, medan minska avfallet, optimera produktionen och höja kvaliteten på sina produkter och tjänster kommer att ge dem en konkurrensfördel.
Bra data kommer att gynna organisationernas beslutsprocess. Med stöd av data kan de förbättra prestandan och kvaliteten på verksamheten. Datadrivna företag är snabbare utveckla effektiva kommersiella strategier och produktionsmetoder, blir mer tillförlitliga och lönsamma.
Insikter från god databehandling kan skapa nya affärsmöjligheter, intäktsströmmar och fokusera på konsumenternas verkliga behov. Data om användarnas sömnvanor kan till exempel leda till olika applikationer som att rikta annonser för impulsköp under sömnlöshet eller energibesparande strategier.
Detta är ett jobb som lämpar sig för jacks-of-all-trades, så även utvecklare som inte har en examen i Big Data är inte uteslutna. De flesta Big Data-ingenjörer har en professionell bakgrund inom vissa områden som nämns ovan, arbetar som programmerare eller informationsarkitekter, men förvärvade avancerade tekniska färdigheter som passar detta jobb genom certifieringar.
Men att uppfostra en intern Big Data Engineer är svårt, och att anställa en kan vara något som ditt företag inte är redo för ännu. Om Big Data Integration är något nytt i din strategi, teamförlängning kan vara det bästa alternativet.
Och vi vet precis platsen för att hitta en lösning för alla dina databehov. Imaginary Cloud erbjuder prisbelönta AI- och datavetenskapstjänster, och har tagit företag till nästa nivå i mer än ett decennium.
.png)
Innehållsförfattare och digital medieproducent med intresse för det symbiotiska förhållandet mellan teknik och samhälle. Böcker, musik, och gitarrer är en konstant.
Människor som läste det här inlägget tyckte också att dessa var intressanta:
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
