Big Data и что с ней не так

19 мая 2021 г. 2 минут(а) на чтение
Big Data и что с ней не так

Я достаточно встречаю в новостях и на рекламных баннерах оповещения о том, что выпустили нового бота на Big Data, публикации с пояснениями, зачем нужна Big Data, рекламу курсов и аналитику по этой тематике. Последнее время эту тему очень сильно пиарят

Но, прежде, чем покупать бота или отдавать деньги за обучающие курсы, стоит разобраться, что это такое и когда Big Data действительно может понадобиться.

Что такое Big Data

Как следует из названия, Big Data – это большие данные. Этим термином обозначают не просто большие, а действительно очень крупные объемы структурированной и неструктурированной информации. Также под этим термином часто подразумевают технологии работы с подобными объемами информации – анализ данных, структуризация и т.д.

Яркий пример использования Big Data – это технология Эйнштейн, разработанная компанией SalesForce. Разработчики показали публично на примере компании Stripe, как эффективно технология Эйнштейн предсказывает на основе определенных параметров, насколько тот или иной запрос от потенциальных клиентов окажется важным и приведет к успешной сделке. Благодаря подобному анализу компания может уделять максимум внимания тем заявкам, которые превратятся в лиды и, одновременно, снизить количество времени, которое традиционно уделяется запросам, не приносящим результата.

Stripe – один из крупнейших международных сервисов по приему платежей. Потому в компанию ежедневно поступают тысячи заявок. В России этот сервис не работает, но в странах Запада он очень популярен, практически, считается стандартом в своей сфере. Компания за годы работы накопила действительно большие данные, имеются миллионы записей, отображающие историю запросов и результатов их обработки. Накопленные данные можно уверенно называть Big Data, а их анализ позволяет с высокой точность прогнозировать качество сделки по тому или иному запросу.

Нужны ли вам технологии работы с Big Data?

Выше был приведен пример компании, которая действительно работает с огромными объемами данных. Но много ли систем или организаций в мире обладают подобными большими данными? Очевидно, что их число не столь велико, хотя каждая из них – крупный проект, часто с мировой известностью.

Если у вас также имеются в распоряжении по-настоящему большие данные, конечно, без соответствующих технологий работы с Big Data не обойтись. Крупные корпорации пользуются подобными решениями и получают пользу. Но в среднем и малом бизнесе эти технологии  не нужны. Просто потому, что количество данных, которыми оперирует компания, слишком мало, чтобы их можно было назвать Big Data. Следовательно, программные системы и боты для работы с большими данными не смогут помочь в решении ваших вопросов. Например, прогнозирование будет содержать очень высокий процент ошибок просто потому, что системе для эффективного анализа недостаточно данных.

Таким образом, технологии Big Data для всех, кроме крупных корпораций, оказываются не более чем рекламным шумом.

Специалисты по Big Data: насколько востребована эта профессия?

В Интернете встречается большое количество рекламы курсов, где обещают обучить работе с Big Data. В рекламных материалах рассказывают, что зарплата такого специалиста будет составлять 200-300 тысяч. Некоторые даже обещают трудоустройство после успешного обучения.

Если вы хотите изучить эти технологии для себя, проблем нет. Работа с большими данными может оказаться очень интересной. Но если вы хотите пройти обучение в надежде в будущем работать по специальности, подумайте о том, что я написал выше. Сколько компаний в России работают с большими данными? На самом деле. И конкуренция за место в этой сфере уже сейчас огромная.

С Big Data работают крупнейшие корпорации и компании с мировым именем, трудоустроиться в которые стремятся очень многие специалисты. А теперь подумайте, кого с большей вероятности возьмут на работу – вас, новичка после курсов, или человека с опытом работы и фундаментальным образованием?

Выводы

Как видите, Big Data – это просто переоцененный феномен. Как для большей части бизнеса, так и с точки зрения будущего трудоустройства, информация про Big Data, повторюсь, не более, чем обычный рекламный шум.

Более того, опытные программисты понимают, что работа с Big Data ничем принципиально не отличается от обычного анализа данных. И если в процессе работы понадобится заниматься Big Data, скорей всего, вы разберетесь с нюансами больших данных самостоятельно или при помощи коллег. Оплачивать специальные курсы для этого нет никакой нужды.

Если вы мечтаете о высокой зарплате, стоит хорошо подумать, сумеете ли вы трудоустроиться после подобных курсов. Аналогично и при покупке системы стоит заранее оценить, есть ли у вас достаточный объем данных, чтобы система смогла работать и окупила ваши вложения.

Оставить комментарий

Таблица контента
Great! Next, complete checkout for full access to Trinion. Кинзябулатов Рамиль..
Welcome back! You've successfully signed in.
You've successfully subscribed to Trinion. Кинзябулатов Рамиль..
Success! Your account is fully activated, you now have access to all content.
Success! Your billing info has been updated.
Your billing was not updated.