Платформы анализа данных: что они умеют и как понять, нужны ли они вашему бизнесу

Data Mining — как собирается и обрабатывается Биг Дата

Загрузка больших данных в традиционную реляционную базу для анализа занимает много времени и денег. По этой причине появились специальные подходы для сбора и анализа информации. Для получения и последующего извлечения информацию объединяют и помещают в “озеро данных”. Оттуда программы искусственного интеллекта, используя сложные алгоритмы, ищут повторяющиеся паттерны.

Хранение и обработка происходит следующими инструментами:

• Apache HADOOP — пакетно-ориентированная система обработки данных. Система хранит и отслеживает информацию на нескольких машинах и масштабируется до нескольких тысяч серверов.
• HPPC — платформа с открытым исходным кодом, разработанная LexisNexis Risk Solutions. HPPC известна как суперкомпьютер Data Analytics (DAS), поддерживающая обработку данных как в пакетном режиме, так и в режиме реального времени. Система использует суперкомпьютеры и кластеры из обычных компьютеров.
• Storm — обрабатывает информацию в реальном времени. Использует Eclipse Public License с открытым исходным кодом.

Большие данные в маркетинге и бизнесе

Все маркетинговые стратегии так или иначе основаны на манипулировании информацией и анализе уже имеющихся данных. Именно поэтому использование больших данных может предугадать и дать возможность скорректировать дальнейшее развитие компании.

К примеру, RTB-аукцион, созданный на основе больших данных, позволяет использовать рекламу более эффективно – определенный товар будет показываться только той группе пользователей, которая заинтересована в его приобретении.

Чем выгодно применение технологий больших данных в маркетинге и бизнесе?

1. С их помощью можно гораздо быстрее создавать новые проекты, которые с большой вероятностью станут востребованными среди покупателей.
2. Они помогают соотнести требования клиента с существующим или проектируемым сервисом и таким образом подкорректировать их.
3. Методы больших данных позволяют оценить степень текущей удовлетворенности всех пользователей и каждого в отдельности.
4. Повышение лояльности клиентов обеспечивается за счет методов обработки больших данных.
5. Привлечение целевой аудитории в интернете становится более простым благодаря возможности контролировать огромные массивы данных.

Например, один из самых популярных сервисов для прогнозирования вероятной популярности того или иного продукта – Google.trends. Он широко используется маркетологами и аналитиками, позволяя им получить статистику использования данного продукта в прошлом и прогноз на будущий сезон. Это позволяет руководителям компаний более эффективно провести распределение рекламного бюджета, определить, в какую область лучше всего вложить деньги.

Эволюция профессии: от 1960-х годов до наших дней

Кого-то это может удивить, но анализ данных — совсем не новое направление. Первые специалисты в этой области появились еще в середине 1960-х годов, когда начали зарождаться методы извлечения полезной информации из данных. Современные специалисты отличаются от этих первопроходцев большим набором доступных инструментов для работы — компьютеров, фреймворков (начиная с Excel и заканчивая профессиональным ПО вроде Sklearn, RapidMiner, TensorFlow и прочими), и неограниченным доступом в интернет. А еще — более сложными и интересными задачами, которые появились благодаря развитию технологий.

Если раньше данные анализировали в основном для того, чтобы мониторить процессы, то теперь есть возможность строить предиктивные модели, предсказывать последствия тех или иных шагов или изменений рыночной ситуации и своевременно реагировать на нее.

Футурология

Предикативная аналитика: как предсказать эпидемию и успех в бизнесе

Как данные становятся большими

Крупные операторы данных — телеком- и интернет-компании, банки — могут многое рассказать о своих клиентах. Им известен пол и возраст пользователей, доход и траты, потребительские предпочтения, модели телефонов, продолжительность разговоров, ежедневные маршруты и многое другое.

Более того, компании обычно не ограничиваются собственными данными. Помимо информации, которую бизнес получает в процессе основной деятельности, он использует внешние источники.

Например, мы работаем с источниками данных о географических объектах, которые позволяют определить их тип — магазин, жилой дом, школа, вуз, стадион и так далее. Для этого применяются разные ресурсы — от визуального осмотра до спутниковых снимков. В качестве внешних источников мы используем в том числе картографические сервисы (такие как 2ГИС или Open Street Map), данные дистанционного зондирования (Роскосмос, «Терратех»), статистические материалы Росстата и Росреестра, специально организованные полевые исследования и опросы.

Индустрия 4.0

Принять как данные: как бизнес учится извлекать прибыль из big data

В общей сложности размер кластера с данными Tele2 составляет около 10 петабайт (10 млн гигабайт). Но сырые данные — это промежуточный этап. Чтобы превратить имеющийся массив в Big Data, информацию нужно обработать, наложить одни данные на другие. И в итоге — трансформировать их в аналитические и математические модели, позволяющие понимать и предсказывать события и тренды.

The Lifecycle Phases of Big Data Analytics

Now, let’s review how Big Data analytics works:

• Stage 1 — Business case evaluation — The Big Data analytics lifecycle begins with a business case, which defines the reason and goal behind the analysis.
• Stage 2 — Identification of data — Here, a broad variety of data sources are identified.
• Stage 3 — Data filtering — All of the identified data from the previous stage is filtered here to remove corrupt data.
• Stage 4 — Data extraction — Data that is not compatible with the tool is extracted and then transformed into a compatible form.
• Stage 5 — Data aggregation — In this stage, data with the same fields across different datasets are integrated.
• Stage 6 — Data analysis — Data is evaluated using analytical and statistical tools to discover useful information.
• Stage 7 — Visualization of data — With tools like Tableau, Power BI, and QlikView, Big Data analysts can produce graphic visualizations of the analysis.
• Stage 8 — Final analysis result — This is the last step of the Big Data analytics lifecycle, where the final results of the analysis are made available to business stakeholders who will take action.

Что такое расширенная аналитика и при чем здесь цифровизация

Расширенная аналитика и дополненное управление данными – 2 главных тренда из 10 самых перспективных направлений в области Data&Analytics по версии исследовательского агентства Gartner. Прогнозируется, что эти технологии станут доминировать уже в 2020 году, а спрос на них многократно возрастет в ближайшие 3-5 лет . Такие тенденции актуальны и для России, где цифровизация сегодня стала фактически национальной идей с огромным бюджетом (1,634 триллионов рублей) . Однако, цифровая трансформация – это не цель, а только средство перевода предприятия или целой страны в оптимальное состояние с помощью современных ИТ-инструментов, таких как интернет вещей, Big Data, Machine Learning и прочие методы искусственного интеллекта. С точки зрения бизнеса, основная польза всех этих технологий – это оптимизация текущих процессов и генерация новых возможностей. Например, расширенная аналитика данных о потребительском поведении и пользовательских интересах, помогла банкам обнаружить потребность молодых клиентов (от 20 до 35 лет) в управлении активами и предложить этой категории соответствующие продукты .

Другой показательный кейс явной пользы от расширенной аналитики, когда она помогла сети ресторанов быстрого питания на 20% увеличить продажи газированных напитков за счет изменения их расположения относительно других бутылок. Big Data система проанализировала продажи всего ассортимента продукции и выявила зависимость спроса от локации товаров. Эту закономерность компания учла при переделке своих помещений и получила существенную выгоду .

Таким образом, технологии переходят на следующий уровень абстракции, позволяя не только решать текущие задачи, но и ставить новые. Что же такое расширенная аналитика (Augmented analytics)? Приведем определение от компании Gartner: расширенная аналитика – это применение машинного обучения и других методов искусственного интеллекта для подготовки данных, их анализа и интерпретации, чтобы расширить человеческие возможности людей исследовать и анализировать данные, в т.ч. в рамках BI-платформ. Расширенная аналитика повышает эффективность аналитиков и руководителей за счет автоматизации многих процессов Data Science, методов Machine Learning и разработки программного обеспечения, управления данными и развертывания моделей искусственного интеллекта .

Расширенная аналитика – новый тренд BI

FinTech

Fintech 2020 — это ведущая магистратура по цифровому банкингу, разработке цифровых продуктов и анализу данных. Уникальное место для самовыражения и развития аналитических и управленческих качеств в котором каждый выбирает свою ключевую роль, создает свое будущее в цифровом мире и глобальной экосистеме Сбербанка работая в учебных Agile-командах над реальными задачами и проектами под руководством менторов: ведущих экспертов отрасли и сотрудников Сбербанка.

Что вас ждёт:

• Лучшие преподаватели РАНХиГС, зарубежные профессора, специалисты и практики Сбербанка и Банка России
• Сочетание онлайн и офлайн форматов обучения
• Участие в реальных бизнес-проектах Сбербанка
• Расширенная база для проведения НИР (Школа-акселератор криптоэкономических исследований, Лаборатория Поведенческой экономики, Лаборатория ThalamusLab)
• Кросс-функциональное обучение как в области финансовых и банковских технологий, анализа больших данных, управления изменениями, так и навыкам работы в условиях постоянных изменений, эффективным коммуникациям, лидерству, предпринимательской деятельности

Техники и методы анализа и обработки больших данных

К основным  методам анализа и обработки данных можно отнести следующие:

Методы класса или глубинный анализ (Data Mining)

Данные методы достаточно многочисленны, но их объединяет одно: используемый математический инструментарий в совокупности с достижениями из сферы информационных технологий.

Краудсорсинг

Данная методика позволяет получать данные одновременно из нескольких источников, причем количество последних практически не ограничено.

А/В-тестирование

Из всего объема данных выбирается контрольная совокупность элементов, которую поочередно сравнивают с другими подобными совокупностями, где был изменен один из элементов. Проведение подобных тестов помогает определить, колебания какого из параметров оказывают наибольшее влияние на контрольную совокупность. Благодаря объемам Big Data можно проводить огромное число итераций, с каждой из них приближаясь к максимально достоверному результату.

Прогнозная аналитика

Специалисты в данной области стараются заранее предугадать и распланировать то, как будет вести себя подконтрольный объект, чтобы принять наиболее выгодное в этой ситуации решение.

Сетевой анализ

Наиболее распространенный метод для исследования социальных сетей – после получения статистических данных анализируются созданные в сетке узлы, то есть взаимодействия между отдельными пользователями и их сообществами.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия новая и стремительно набирает популярность.
2. Большое количество клиентов заинтересовано в услугах Big Data Analyst.
3. Специалисты по большим данным получают высокую заработную плату.
4. Возможность получить работу мечты в крупной российской компании, например, «Яндекс» или Mail.ru Group, или деловое предложение от зарубежных корпораций, холдингов: аналитика Big Data – это дорогое удовольствие, позволить его себе могут только гиганты бизнеса или госструктуры.
5. Возможен профессиональный рост и смена профиля деятельности.

Минусы

1. Работа малоподвижная и однообразная.
2. Часто ненормированый рабочий день.
3. Постоянное психологическое напряжение.
4. Нет вакансий в небольших городах, но этот недостаток компенсируется возможностью работать удаленно. 

The big challenges of big data

Big data brings big benefits, but it also brings big challenges such new privacy and security concerns, accessibility for business users, and choosing the right solutions for your business needs. To capitalize on incoming data, organizations will have to address the following:

• Making big data accessible. Collecting and processing data becomes more difficult as the amount of data grows. Organizations must make data easy and convenient for data owners of all skill levels to use.
• Maintaining quality data. With so much data to maintain, organizations are spending more time than ever before scrubbing for duplicates, errors, absences, conflicts, and inconsistencies.
• Keeping data secure. As the amount of data grows, so do privacy and security concerns. Organizations will need to strive for compliance and put tight data processes in place before they take advantage of big data.
• Finding the right tools and platforms. New technologies for processing and analyzing big data are developed all the time. Organizations must find the right technology to work within their established ecosystems and address their particular needs. Often, the right solution is also a flexible solution that can accommodate future infrastructure changes.

Different Types of Big Data Analytics

Here are the four types of Big Data analytics:

1. Descriptive Analytics

This summarizes past data into a form that people can easily read. This helps in creating reports, like a company’s revenue, profit, sales, and so on. Also, it helps in the tabulation of social media metrics. Use Case: The Dow Chemical Company analyzed its past data to increase facility utilization across its office and lab space. Using descriptive analytics, Dow was able to identify underutilized space. This space consolidation helped the company save nearly US $4 million annually.

2. Diagnostic Analytics

This is done to understand what caused a problem in the first place. Techniques like drill-down, data mining, and data recovery are all examples. Organizations use diagnostic analytics because they provide an in-depth insight into a particular problem.Use Case: An e-commerce company’s report shows that their sales have gone down, although customers are adding products to their carts. This can be due to various reasons like the form didn’t load correctly, the shipping fee is too high, or there are not enough payment options available. This is where you can use diagnostic analytics to find the reason. 

3. Predictive Analytics

This type of analytics looks into the historical and present data to make predictions of the future. Predictive analytics uses data mining, AI, and machine learning to analyze current data and make predictions about the future. It works on predicting customer trends, market trends, and so on.Use Case: PayPal determines what kind of precautions they have to take to protect their clients against fraudulent transactions. Using predictive analytics, the company uses all the historical payment data and user behavior data and builds an algorithm that predicts fraudulent activities.

Перспективы Big Data в армии

Аналитическая компания из Великобритании GlobalData определили ключевые технологические тенденции, влияющие на внедрение больших данных.

Облачные вычисления

Значение облачных вычислений для обороны растет из-за большого объема данных, производимых военной техникой. Кроме того, облако снижает потребность в поддержке ИТ-систем и инфраструктуры и обеспечивает значительную масштабируемость. Правительство Великобритании уже применяет подход «сначала облако» в отношении защиты используемых в работе устройств.

Периферийные вычисления

Такие вычисления позволяют обрабатывать огромные объемы данных и аналитики. Развитие периферийных вычислений тесно связано с интернетом вещей. Развертывание сотовых технологий 5G станет важным стимулом как для интернета вещей, так и для периферийных вычислений.

Квантовые вычисления

От внедрения квантовых систем выиграют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку они должны уметь выполнять чрезвычайно сложные вычисления. Системы нового типа позволят легко решать трудоемкие рутинные задачи классификации больших данных и их анализа. Квантовые компьютеры способны выполнять несколько задач параллельно, что ускорит машинное обучение, а, значит, и повысит эффективность обработки Big Data.

ИИ-чипы

Центральные процессоры обеспечивают работу центров обработки данных, но рабочие нагрузки, связанные с ИИ и интернетом вещей, доводят их работу до предела. Однако графические процессоры, которые когда-то использовались в основном для игр, могут обрабатывать множество процессов параллельно. Таким образом, теперь они перемещаются в центры обработки данных.

Индустрия 4.0

Цифровые войны: как искусственный интеллект и большие данные правят миром

Кремниевая фотоника

Это синергия двух групп технологий — электроники и оптики, которая позволяет принципиально изменить систему передачи данных на расстояниях от нескольких миллиметров до тысяч километров. Большинство областей обороны в той или иной степени зависят от оптики и фотоники. Они переходят на оптическую визуализацию, дистанционное зондирование, связь и оптическое оружие. Кремниевая фотоника позволит обеспечить максимально быструю передачу больших данных.

Аналитика в реальном времени

Комбинация потоковых данных и аналитики может принести пользу тем, кто полагается на быстрое принятие решений. Например, ее можно применять для прогнозирования механических отказов в производственной линии на основе данных с умных датчиков.

Когнитивная аналитика

Это модернизированный подход к аналитике и работе с данными, который использует облачные платформы и архитектуру больших данных. В качестве примера можно привести систему IBM Watson. В ее задачи входит разработка и коммерциализация облачных когнитивных сервисов в таких областях как здравоохранение, финансы, путешествия, телекоммуникации и розничная торговля. Суперкомпьютер Watson понимает вопросы, сформулированные на естественном языке, и находит на них ответы с помощью ИИ, а затем анализирует информацию.

19 бесплатных материалов

Теперь перейдем к бесплатным материалам по аналитике данных, Machine Learning, Data Science и Big Data. Мы собрали лучшие курсы, статьи и видеоролики на YouTube.

С помощью бесплатных материалов вы освоите азы аналитики и поймете, подходит вам эта профессия или нет.

«Анализ данных в R» — Stepik

Трехнедельный курс в рамках которого вы узнаете основные этапы статистического анализа R, считывания данных, предобработки данных, визуализации результатов и применения основных статистических методов.

После завершения курса вы получите сертификат Stepik.

«Математика и Python для анализа данных» — Coursera

Обучающий курс на платформе Coursera. Проводится от партнеров: Московский физико-технический институт, E-Learning Development Fund и Яндекс.

После прохождения обучения вы получите сертификат. Примерное время прохождения: 29 часов.

«Как стать специалистом по Data Science» — Яндекс.Практикум

Обучающая программа от Яндекс.Практикум. Вы станете специалистом по Data Science: вы освоите основы Python и анализа данных, предобработку данных, статистический анализ данных.

Бесплатно доступен вводный курс. Стоимость полного обучения: 104 000 руб.

«Машинное обучение и анализ данных» — Coursera

Курс о машинном обучении и анализе данных. Типовые задачи Machine Learning и анализа данных и методы их решения.

Курс проводят партнеры Coursera: Яндекс, Московский физико-технический институт и E-Learning Development Fund. 

После успешного прохождения курса вы получите сертификат.

«Введение в науку о данных» — Coursera

Курс, который поможет стать исследователем данных. Проводится от партнера Coursera компании IBM.

Приблизительное время прохождения: 4 месяца. Язык: английский. Есть русские субтитры.

«Что такое наука о данных» — Coursera

Курс на Coursera в партнерстве с IBM. Вы узнаете, что такое наука о данных.

Приблизительное время прохождения: 10 часов. В итоге вы получите сертификат.

7 полезных видео на YouTube

Также мы подготовили для вас подборку бесплатных видео на YouTube по Big Data, анализу данных и Data Science. Нашли полезных 7 роликов.

1) Видео от GeekBrains о том, что такое аналитика Big Data:

2) Все о Data Science: интервью со специалистом в этой области:

3) Интервью с создателем главного российского BigData-алгоритма Артуром Хачуяном:

4) Видео про зарплаты в Big Data:

5) Первый урок курса «Введение в Анализ Данных»:

6) Основы Python для Data Science — видео от Skillbox:

7) Видео о том, что такое Data Science:

Полезные статьи: ТОП-6

Подборка статей для самостоятельного изучения:

1. Как стать экспертом в Data Science — Tproger.
2. Обзор профессии Data Scientist — Блог компании «Нетология» на Habr.
3. Что такое Big Data — Rusbase
4. Big Data от А до Я — Habr
5. Что такое аналитика данных — Oracle
6. Можно без опыта: что нужно знать начинающему дата-аналитику — VC

Аналитик данных

Аналитики данных имеют более узкую направленность. Они собирают данные и изучают их, чтобы выявить тенденции и собрать информацию, которую можно использовать для принятия деловых решений. В век информации компании больше, чем когда-либо, полагаются на большие данные при принятии решений, например, о том, на каких клиентов ориентироваться, на какие продукты и услуги сосредоточиться, какие рекламные методы использовать, сколько людей нанять и на какие должности, а также на новые рынки. для расширения. Данные доступны практически для любого бизнес-решения, чтобы направить компанию в правильном направлении. Роль аналитика данных – собрать эти данные и сделать выводы, которые компания может использовать для принятия решений.

Аналитики данных востребованы повсюду. Это не отраслевая роль

Любой компании, достаточно сообразительной, чтобы понять важность анализа данных, нужны квалифицированные аналитики данных. В то время как аналитики данных  получают зарплату выше среднего,  рентабельность инвестиций (ROI) компаний, которые их нанимают, еще более впечатляющая

Выявленные тенденции и информация, собранная аналитиками данных, часто приносят их работодателям миллионы долларов в год.

Студентам и молодым специалистам, склонным к количественным оценкам, логическим мышлениям, компьютерной грамотности, хорошим коммуникаторам и желающим получать доход выше среднего, работая в разумные часы, следует рассматривать анализ данных как выбор карьеры

Отраслевые аналитики назвали это одним из самых популярных вариантов карьеры на 2010-е годы, и прогнозы показывают, что спрос на аналитиков данных должен быстро расти, поскольку все больше компаний осознают важность использования больших данных

Средняя годовая зарплата аналитика данных составляет 54 070 долларов США по состоянию на 2013 год. Средний диапазон, то есть от 25-го до 75-го процентиля, составляет примерно от 45 000 до 66 000 долларов. Тот факт, что такое множество компаний в самых разных отраслях нанимает аналитиков данных, способствует широкому диапазону заработной платы. Размер компании, отрасль, географическое положение, образование кандидата, опыт и другие факторы вместе определяют размер зарплаты аналитика данных за первый год.

Какие компании занимаются большими данными

Первыми с большими данными, либо с «биг дата», начали работать сотовые операторы и поисковые системы. У поисковиков становилось все больше и больше запросов, а текст тяжелее, чем цифры. На работу с абзацем текста уходит больше времени, чем с финансовой транзакцией. Пользователь ждет, что поисковик отработает запрос за долю секунды — недопустимо, чтобы он работал даже полминуты. Поэтому поисковики первые начали работать с распараллеливанием при работе с данными.

Чуть позже подключились различные финансовые организации и ритейл. Сами транзакции у них не такие объемные, но большие данные появляются за счет того, что транзакций очень много.

Количество данных растет вообще у всех. Например, у банков и раньше было много данных, но для них не всегда требовались принципы работы, как с большими. Затем банки стали больше работать с данными клиентов. Стали придумывать более гибкие вклады, кредиты, разные тарифы, стали плотнее анализировать транзакции. Для этого уже требовались быстрые способы работы.

Сейчас банки хотят анализировать не только внутреннюю информацию, но и стороннюю. Они хотят получать большие данные от того же ритейла, хотят знать, на что человек тратит деньги. На основе этой информации они пытаются делать коммерческие предложения.

Сейчас вся информация связывается между собой. Ритейлу, банкам, операторам связи и даже поисковикам — всем теперь интересны данные друг друга.

Big data в маркетинге

Благодаря Big data маркетологи получили отличный инструмент, который не только помогает в работе, но и прогнозирует результаты. Например, с помощью анализа данных можно вывести рекламу только заинтересованной в продукте аудитории, основываясь на модели RTB-аукциона.

Big data позволяет маркетологам узнать своих потребителей и привлекать новую целевую аудиторию, оценить удовлетворённость клиентов, применять новые способы увеличения лояльности клиентов и реализовывать проекты, которые будут пользоваться спросом.

Сервис Google.Trends вам в помощь, если нужен прогноз сезонной активности спроса. Всё, что надо — сопоставить сведения с данными сайта и составить план распределения рекламного бюджета.

Полезные ссылки

• бесплатные курсы: Основы статистики;
• тренажеры: SQL;
• полезные материалы по продуктовой аналитике от команды МатеМаркетинга;
• чат с вакансиями в сфере анализа данных;
• канал с полезными материалами про работу с данными.

Артем Боровой: На мой взгляд, самый удобный путь — начать применять инструменты аналитика в своей текущей работе. Можно постепенно изучать языки и программы, а потом использовать их для своих задач. Конечно, не у всех может быть доступ к данным по месту работы, но для таких случаев есть площадки для самостоятельного обучения. Онлайн-курсы в этом плане проще и удобнее, так как человеку не нужно самому отбирать информацию, они помогают пройти по всем важным пунктам, дают материал в нужном темпе, погружают в комьюнити.

Почему современным предприятиям нужны фабрики данных

Концепция Data Fabric возникла благодаря активному использованию больших данных в условиях типовых ограничений традиционных процессов управления информацией. В частности, корпоративные Data Lakes на базе Apache Hadoop отлично справляются с хранением множества разрозненных и разноформатных данных. Но эту информацию не просто искать, анализировать и интегрировать с другими датасетами. Это усложняет аналитику больших данных, снижая ценность информации. В свою очередь, интерактивная аналитика и когнитивные вычисления, в т.ч. с помощью методов Machine Learning, требуют высокой скорости доступа к информации, хранящейся в Data Lake. Таким образом, можно сказать, что основными драйверами развития концепции Data Fabric стали потребности в быстрой аналитике Big Data и необходимость распространения BI-подхода на все информационные активы предприятия .

Кроме того, для организации, управляемой данными (data-driven) особенно актуальны вопросы обеспечения информационной безопасности. В этом контексте Data Fabric будет обеспечивать защиту данных, реализуя согласованное управление с помощью унифицированных API и настраиваемого доступа к ресурсам. Также фабрика данных направлена на поддержку гибкости в прозрачных процессах обновления, аудита, интеграции, маршрутизации и трансформации данных для конкретных бизнес-целей .

Компоненты фабрики данных

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

По теме: Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов.  Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

What is big data analytics?

Big data analytics describes the process of uncovering trends, patterns, and correlations in large amounts of raw data to help make data-informed decisions. These processes use familiar statistical analysis techniques—like clustering and regression—and apply them to more extensive datasets with the help of newer tools. Big data has been a buzz word since the early 2000s, when software and hardware capabilities made it possible for organizations to handle large amounts of unstructured data. Since then, new technologies—from Amazon to smartphones—have contributed even more to the substantial amounts of data available to organizations. With the explosion of data, early innovation projects like Hadoop, Spark, and NoSQL databases were created for the storage and processing of big data. This field continues to evolve as data engineers look for ways to integrate the vast amounts of complex information created by sensors, networks, transactions, smart devices, web usage, and more. Even now, big data analytics methods are being used with emerging technologies, like machine learning, to discover and scale more complex insights.

Важные личные качества

Big Data Analyst работает с огромными массивами информации, что накладывает отпечаток на его характер. Чтобы справляться с обязанностями, аналитику больших данных надо:

быть дисциплинированным, усидчивым, терпеливым и методичным;
уметь долго концентрировать внимание;
быть способным работать в режиме многозадачности;
обладать развитым техническим и аналитическим мышлением;
уметь работать в команде.

Кроме того, аналитик больших данных должен быть достаточно прагматичным, уверенным в своих силах, ведь от его умения делать выводы на основании полученной информации во многом зависит успех бизнеса и принятие стратегически важных решений.