De oorspronkelijke term voor de eerste incarnatie van informatietechnologie was ‘gegevensverwerking’.
Hoewel die beschrijving nu is geschrapt, laat het zien hoe belangrijk gegevens waren (en zijn) voor de belangrijkste reden om van de industrie te zijn.
Wat is “Big data”?
Het wijdverbreide gebruik van informatietechnologie in de wereld van vandaag betekent dat het verzamelen van grote hoeveelheden potentieel bruikbare gegevens nog nooit zo eenvoudig is geweest. Voor de meeste organisaties is dit een groot voordeel, maar het brengt ook een grote uitdaging met zich mee: hoe kan je van die data profiteren om professionele voordelen te genereren?
Die uitdaging is platformonafhankelijk. Het is evenzeer van toepassing op cloudgebaseerde applicaties, on-premises applicaties, enorme bedrijfsdatabases en zelfs relatief bescheiden databasesystemen voor kleine bedrijven.
Het omzetten van gegevens in zinvolle informatie die geschikt is voor bedrijfsexploitatie is een uitdaging die datawetenschappers aankunnen. Het omvat een scala aan disciplines die verschillende gebieden van IT en Business Analytics bestrijken.
De data groeit aanzienlijk en zal ook in de toekomst zo blijven. De meeste verzamelde gegevens zijn ongestructureerd (foto’s, audio, video’s, enz.) en moeilijk te analyseren. Bedrijven zijn voortdurend op zoek naar mogelijke oplossingen die ze kunnen gebruiken om deze enorme hoeveelheid gegevens te beheren.
De exploitatie van grote hoeveelheden gegevens om te helpen bij zakelijke besluitvorming en strategische ontwikkeling wordt in het algemeen “Big Data” genoemd.
Top 5 werkgelegenheidssectoren die big data gebruiken
Vroeger waren veel van de bovenstaande concepten en zorgen alleen van toepassing op de grote “blauwe chips” met hun enorme mainframes en IT-infrastructuren. Hoewel dit nog steeds een belangrijke sector is die vraag naar deze vaardigheden genereert, is het vandaag verre van de enige die dat doet.
Werkgevers en industrieën die op zoek zijn naar deze vaardigheden zijn onder meer:
Financiële diensten die aspecten bestrijken zoals bankieren, financiën en verzekeren Marktonderzoekers Staats- en lokale overheid Retail Productie
Laten we eens kijken naar enkele illustratieve voorbeelden van hoe Big Data en Analytics in de echte wereld worden toegepast.
Een retailer legt de aankooptransacties van individuele klanten vast en genereert daarmee een grote hoeveelheid data op transactieniveau.
Die informatie kan worden samengevoegd tot een samengestelde weergave voor een persoon of zelfs een huishouden, met koopvoorkeuren en gemiddelde bestedingsniveaus per tijd. Business Analytics kan vervolgens worden toegepast om de waarschijnlijke niveaus van individueel, gezins- en besteedbaar inkomen, de leeftijd van het individu en andere factoren aan te geven.
Voorspellende gedragsalgoritmen kunnen vervolgens worden toegepast om te helpen bij de ontwikkeling van gepersonaliseerde verkoopvoorstellen voor het individu die op het juiste moment kunnen worden geleverd om potentiële toekomstige verkopen in andere domeinen te maximaliseren. Dit wordt cross-selling van “targeted wallet share” genoemd.
Er zijn enorme hoeveelheden gegevens beschikbaar op een gedetailleerd niveau met betrekking tot onze financiële transacties: creditcardgebruik, uitgavenniveaus, waar en waaraan wordt uitgegeven, enz. Bij een laag detailniveau zijn er echter te veel gegevens om zinvol te zijn. .
Het samenbrengen van die gegevens tot een samengesteld geheel kan echter zeer nuttig zijn bij het begrijpen van de risico’s die gepaard gaan met bijvoorbeeld leningen aan een persoon.
Een website kan een groot aantal bezoeken ontvangen, maar om te begrijpen wat bezoekers op de site doen, kan het nodig zijn om gegevens te interpreteren die omvangrijk en complex zijn.
Verander dat echter van gegevens in informatie, en het is van onschatbare waarde om te weten welke pagina’s mensen bezoeken, hoe lang ze op elke pagina blijven, waar ze geografisch vandaan komen en hoe dit allemaal verband houdt met latere conversies. Die intelligentie kan toekomstige investeringen in site-ontwikkeling vormgeven om prioriteit te geven aan die domeinen die duidelijk van belang zijn voor de meeste bezoekers.
Mogelijkheden
Om Big Data-initiatieven te leiden, hebben organisaties professionals nodig die een diepgaand begrip hebben van Big Data en hoe ze deze technologie kunnen gebruiken om hun zakelijke doelen te bereiken. Bedrijven zijn constant op zoek naar datawetenschappers en staan klaar om hogere salarispakketten aan te bieden, waarbij het gemiddelde salaris voor datawetenschappers $ 116.000 is. Maar er is een gebrek aan talent op dit gebied en het is een uitdaging geworden voor recruiters.
Werkgevers zijn bereid hogere lonen te betalen aan mensen die over de vaardigheden beschikken die nodig zijn om te profiteren van ruwe data.
Dit zijn slechts enkele van de Big Data-aspecten die werknemers moeten beheersen om zich te onderscheiden van de massa bij het solliciteren naar functies in dit soort gebieden:
Hadoop & SparkApache Spark & ScalaMongoDBApache StormApache KafkaApache Cassandra
Om ervaring op te doen op bovengenoemde gebieden kan een alles-in-één opleiding Big Data Architect overwogen worden voor grote carrièresprongen.
Overzicht
Het is duidelijk te begrijpen hoe Big Data bedrijven kan transformeren van de financiële sector naar de maakindustrie. Big Data-toepassingen kunnen niet worden genegeerd in deze voortschrijdende technologieruimte. Zowel kleine als grootschalige industrieën kunnen de kracht van Big Data benutten om hun processen te transformeren en hun bedrijf naar groot succes te leiden.
