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6 Kenntnisse, die für die Arbeit mit Big Data notwendig sind
Big-Data-Fachkräfte werden stark nachgefragt, brauchen aber auch spezielle Kenntnisse. Lesen Sie, welche Big-Data-Fähigkeiten Unternehmen suchen und was Sie dafür brauchen.
Um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, verlassen sich Unternehmen aller Branchen zunehmend auf Big Data. Die durchdachte und gründliche Analyse und Synthese riesiger Datensätze kann ihnen unschätzbare Erkenntnisse liefern, und ermöglicht es ihnen, ihre strategischen Geschäftsentscheidungen zu optimieren. Dazu gehören Hinweise darauf, welche neuen Produkte auf der Grundlage des Kundenverhaltens und der Kaufgewohnheiten entwickelt werden sollen und wo in neuen Regionen oder Märkten noch ungenutztes Potenzial vorhanden ist.
Es ist deshalb nicht erstaunlich, dass Big-Data-Know-how als die gefragteste Qualifikation unseres Jahrhunderts gepriesen wird. Aber während der Big-Data-Stellenmarkt boomt, übersteigt die Nachfrage nach Experten auf diesem Gebiet ihre Verfügbarkeit. In der Zwischenzeit erweitern und diversifizieren sich Bereich und Umfang der Big-Data-Rollen weiter.
In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über die häufigsten Big-Data-Jobs und einige der wichtigsten Kompetenzen, die für den Einstieg in dieses spannende und potenziell lukrative Feld erforderlich sind. Diese Informationen richten sich sowohl an Studenten, die ihre Karriereoptionen erkunden wollen, als auch an Technologen oder Geschäftsleute, die ihre Fähigkeiten verbessern oder sogar die Karriere ändern möchten.
Welche Big-Data-Kenntnisse brauchen Sie?
Der Bereich Big Data umfasst in der Regel mehrere spezialisierte – aber verwandte – Fähigkeiten. Lassen Sie uns diese Rollen definieren und voneinander abgrenzen:
- Datenwissenschaftler (Data Scientists) werden als grundlegend für den Fortschritt in der Big-Data-Welt angesehen. Sie sammeln, analysieren, verwalten, strukturieren und interpretieren große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Datenwissenschaftler nutzen dann Analytics- und Reporting-Werkzeuge, um Muster, Trends und Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Datensätzen zu erkennen.
- Daten- und Computeringenieure und -architekten unterstützen Datenwissenschaftler. Sie entwickeln die zugrunde liegende Softwarearchitektur und entwerfen, bauen und verwalten die Infrastruktur und skalierbaren Datenmanagementsysteme, die Datenwissenschaftler für ihre Analysen benötigen.
- Big-Data-Analysten erkennen und analysieren verwertbare Daten und entdecken zum Beispiel versteckte Trends und Muster. Indem sie diese Erkenntnisse mit ihrem fundierten Wissen über den Markt, in dem ihr Unternehmen tätig ist, kombinieren, können sie Führungskräfte bei der Formulierung fundierter strategischer Geschäftsentscheidungen unterstützen.
- Big-Data-Entwickler verfügen über ein tiefes Verständnis von Technologien wie Hadoop und Apache Spark sowie Programmiersprachen wie Java, Python und Scala. Sie nutzen diese Technologien, um Daten zu verarbeiten. Dank ihrer fundierten Kenntnisse in funktionalen Programmierparadigmen können sie Daten effektiv in breitere Big-Data-Ökosysteme einbringen.
- Big-Data-Spezialisten fragen komplexe Datensätze ab, nehmen sie auf, analysieren und transformieren sie. Dadurch wird sichergestellt, dass die erforderlichen Daten den anderen Teammitgliedern zur Verfügung gestellt werden, die sie nutzen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse zu geben.
Nachdem wir nun einige der wichtigsten Big-Data-Rollen geklärt haben, wollen wir die Mischung von Fähigkeiten untersuchen, die für die Ausführung dieser Funktionen erforderlich sind.
1. Programmiersprachen
Wer eine Karriere im Bereich Big Data anstrebt, tut gut daran, Zeit und Mühe in die Beherrschung von Programmiersprachen zu investieren und seine Programmierkenntnisse zu verbessern. Arbeitgeber sind besonders an Fachleuten interessiert, die sich mit Programmiersprachen wie Python, JavaScript, SAS und SQL/NoSQL sowie den Frameworks MapReduce und Apache Spark auskennen. Darüber hinaus sind Absolventen quantitativer Fächer wie Statistik und Mathematik sehr gefragt. Diese sollten sich mit fortgeschrittenen Analyse-Tools und -technologien, maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse und Modellierung auskennen.
2. Machine Learning
Angehende Big-Data-Experten müssen mit der Technologie des maschinellen Lernens vertraut sein. Machine Learning ist von Vorteil bei der Verwaltung komplexer Datenstrukturen und beim Lernen von Mustern, die zu komplex sind, um sie mit herkömmlichen Techniken der Datenanalyse effektiv zu bewältigen. Um in diesem Bereich voranzukommen, müssen diese Fachleute statistische Programmierkenntnisse beherrschen.
3. Data Mining
Durch den Einsatz von Software zur Mustererkennung in großen Mengen gesammelter Daten können Unternehmen detaillierte Einblicke in ihre Kunden gewinnen. So können sie gezieltere und individuellere Marketing-Strategien entwickeln, den Umsatz steigern und die Kosten senken. Fachwissen über Data Mining Tools und -Technologien ist sehr gefragt, wenn es um Big-Data-Jobs geht. Die Beherrschung von Tools wie RapidMiner, Apache Mahout und Knime gehört zu den am meisten verlangten Data-Mining-Kenntnissen auf dem Markt.
4. Predictive Analytics
Die prädiktive Analyse umfasst die Vorhersage und Modellierung verschiedener Szenarien und Ergebnisse. Sie hat sich zu einem zentralen Element bei der Beherrschung von Big Data entwickelt. Bei diesem Ansatz werden mathematische Tools eingesetzt, um in vorhandenen oder neuen Daten nach Mustern zu suchen und so künftige Ereignisse, Kundenverhalten und Investitionserträge zu prognostizieren. Es gibt unzählige Anwendungsfälle und Applikationen für prädiktive Analysen in verschiedenen Branchen.
5. Quantitative Analyse
Die quantitative Analyse ist ein fester Bestandteil von Big Data. Sie beruft auf der Verwendung von Mathematik, insbesondere von Analysis und linearer Algebra. Die Eignung und Erfahrung in diesen Bereichen verschafft einem Big-Data-Experten einen Vorsprung beim Verständnis der Statistiken und Algorithmen, die für eine herausragende Tätigkeit im Bereich Big Data unerlässlich sind. Fachleute sollten mit Tools wie SAS, IBM SPSS Statistics und der Sprache R vertraut sein.
6. Datenvisualisierung
Das Analysieren, Synthetisieren und Verstehen von Big Data gehört zum Tagesgeschäft eines erfolgreichen Big-Data-Experten. Aber auch die Fähigkeit, diese Ergebnisse auf ansprechende und überzeugende Weise zu präsentieren, ist entscheidend. Daher ist die Datenvisualisierung ein wesentlicher Bestandteil ihres Instrumentariums. Fachleute, die bei ihren Bemühungen am effektivsten sind, verwenden in der Regel aufmerksamkeitsstarke Grafiken und Diagramme, um ihre Ergebnisse klar und prägnant zu präsentieren. Die Datenvisualisierungs-Tools von Tableau und D3.js können dabei helfen, diese Anforderungen zu erfüllen.
Big Data stammen aus verschiedenen Quellen. Einige von ihnen sind gut definiert, andere weniger gut definiert und/oder stammen aus menschlichen oder maschinellen Quellen.
Bausteine für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Big Data
Fachleuten, die sich ernsthaft für eine Karriere in diesem Bereich interessieren oder ihr bestehendes berufliches Portfolio um Qualifikationen und Erfahrungen im Bereich Big Data erweitern möchten, stehen verschiedene Möglichkeiten und Ressourcen zur Verfügung. Viele Universitäten bieten Bachelor- und Master-Abschlüsse im Bereich Big Data an. Zahlreiche Kurse und Lernmodule sind auch online verfügbar, um Studenten bei der Entwicklung von Big-Data-Kenntnissen zu unterstützen. Analytics-Anbieter offerieren ebenfalls Schulungskurse an, die sich an diejenigen richten, die sich in diesem Bereich weiterbilden möchten.
Für diejenigen, die ihre Karriere im Bereich Big Data vorantreiben wollen, gibt es keinen besseren Zeitpunkt, um von diesen Ressourcen zu profitieren.
