Klassinen tietoanalyysin ymmärtäminen ei pysy ajan tasalla Big Datan tulon kanssa. Teknologia on elintärkeää valtavalle strukturoimattomalle ja jäsennellylle tiedolle.
Vaikka analyysiosa pysyy samana, monet kehittäjät kamppailevat siirtyessään relaatiotietokantojen hallintajärjestelmiin. Jos yrität rakentaa ammattiasi Big Data Analyytikkona, tässä on viisi kykyä, jotka sinun on tiedettävä.
1. Ohjelmointi
Perinteisen informaatioanalyytikon ei pitäisi tulla täysin pinottu ohjelmoija. Mutta valtavan data-analyytikon on osattava kommunikoida. Tärkein syy tälle tilalle on suurten tietojen kehitysvaihe. Vakiomenettelyt kattavat suuria monimutkaisia aineistoja, joista valtavan data-analyytikon on huolehdittava. Suuri data-analyytikko pitää hallita ohjelmointi, jotta voidaan huolehtia päivittäin suuresta määrästä personointia. On suositeltavaa löytää esimerkiksi kieliä - R, Python, Java, C ++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB, Weka, Julia, Scala.
2. Tietovarastointi
Asiantuntemus kaikesta tieto- ja ei-relaatiotietokantaprosessista on välttämätöntä suurille informaatioanalyytikoille. Ei-relaatiotietokannat käsittävät - Mysql, Oracle, DB2. Vaikka ei-relaatiotietokannat sisältävät NoSQL: n, HBase: n, MongoDB: n ja CouchDB: n. HDFS, sekä Cassandra että Teradata.
3. Laskennalliset puitteet
Yksinkertainen ymmärtäminen ja käytännön ymmärtäminen laskennallisista kehyksistä tulee melko kätevästi muuttumalla valtavaksi data-analyytikoksi. Kehykset, kuten Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, Apache Samza, klassinen MapReduce, myös Hadoop, ovat myös erittäin tärkeitä saadakseen valtavan informaatioasiantuntijan.
4. Määrälliset taidot
Ohjelmointi mahdollistaa sen, mitä sinun on tehtävä. Kvantitatiiviset taidot antavat sinulle mahdollisuuden menestyä suuressa tietojenkäsittelyssä. Aluksi suurilla tiedoilla sinun on ymmärrettävä monen muuttujan laskenta, matriisi ja lineaarinen algebra. Perustiedot todennäköisyydestä ja tiedoista on vain saada valtava informaatioanalyytikko. Keskusorganisaatiotaidot, joita kukin valtava data-analyytikko vaatii, ovat sekä numeerinen että numeerinen analyysi.
5. Tuloksen ja liiketoiminnan ymmärtäminen
Näiden tietojen tutkiminen, jota valtava dataspesialisti käsittelee, liittyy ratkaisevaan päätöksentekoon. Ymmärtäminen yrityksestä ja sen tuloksesta on erittäin tärkeää saada valtava data-analyytikko. Verkkotunnustietoisuus voi lisätä ammattilaisen oivallusten vaikutusta. Huomattavat data-analyytikot voivat tunnistaa tärkeitä mahdollisuuksia ja riskejä kokemuksensa mukaan.