ビッグデータ運用とはどのようなことを行うのか (ビッグデータ エンジニアは何を行うのか? どのようなスキルを習得する必要があるのか​​?)

ビッグデータエンジニアは何をしますか?どのようなスキルが必要ですか?

ビッグデータ エンジニアには多くのサブ分野があり、分野が異なれば必要な知識構造も異なります。通常、ビッグデータ エンジニアは、ビッグデータ基盤プラットフォームの研究開発、ビッグデータ アプリケーションの開発、ビッグデータ分析、ビッグデータの運用と保守という 4 つの特定の作業領域に分かれています。

ビッグデータエンジニアは何をしますか?

履歴の分析、未来の予測、選択の最適化は、ビッグデータ エンジニアが「データで遊ぶ」ときに最も重要な 3 つのタスクです。

過去の出来事の特徴を見つける:

ビッグデータエンジニアの非常に重要な仕事は、データを分析して過去の出来事の特徴を見つけ出すことです。過去の出来事の特徴を特定することの最大の利点は、企業が消費者をより深く理解できるようになることです。ユーザーの過去の行動軌跡を分析することで、その人を理解し、その行動を予測することができます。

将来何が起こるかを予測します。

重要な要素を導入することで、ビッグデータ エンジニアは将来の消費傾向を予測できます。

最適な結果を見つける:

さまざまな企業のビジネスの性質に応じて、ビッグデータ エンジニアはデータ分析を通じてさまざまな目標を達成できます。

仕事において、ビッグデータエンジニアは、Hadoop、Spark などをベースとしたデータ分析プラットフォームを構築し、分散コンピューティング サービスを設計および開発する必要があります。ビッグデータプラットフォーム（Hadoop、HBase、Sparkなど）のクラスタ環境の構築、パフォーマンスチューニング、日常的なメンテナンスを担当します。データ ウェアハウスの設計、データ ETL の設計、開発、パフォーマンスの最適化を担当します。ビッグデータプラットフォームの構築に参加し、ビッグデータ技術に基づいてユーザーポートレートを構築します。

上記のタスクに加えて、新しいデータ要件を分析し、データ処理の設計（ドキュメント作成）と実装を完了する責任も負います。ビッグデータ アプリケーション製品とソリューションを設計し、ビッグデータを通じてユーザーのニーズを探ります。データ処理プログラムの設計フレームワークの改善、データ処理パフォーマンスの最適化、システムデータ処理機能の向上などを担当します。

ビッグデータエンジニアが習得する必要があるスキルは何ですか?

国内のビッグデータ活用はまだ発展段階にあるため、そこからどれだけの価値を引き出せるかはエンジニア個人の力量にかかっています。

すでにこの業界にいる専門家は、コンピューターコーディングスキル、数学、統計のバックグラウンドを含む、人材要件の一般的な枠組みをいくつか示しています。学歴は最も重要な要素ではなく、大規模なデータ処理の経験があり、データの海から宝物を探す好奇心を持っている人の方がこの仕事に適しています。したがって、優れたビッグデータ エンジニアには、一定の論理分析能力があり、ビジネス上の問題の主要な属性と決定要因を迅速に見つけ出す能力が求められます。

学習能力は、ビッグデータ エンジニアがさまざまなプロジェクトに素早く適応し、短期間でこの分野のデータ エキスパートになるのに役立ちます。ビッグデータエンジニアの仕事は、主にマーケティング部門主導とデータ分析部門主導の2つに分かれているため、コミュニケーションスキルがあれば仕事がスムーズに進むようになります。前者は開発要件について製品マネージャーに頻繁に質問する必要があり、後者はデータモデルの実際の変換を理解するために運用部門を見つける必要があります。

ビッグデータアプリケーション開発エンジニアは、ビッグデータ分野では比較的人気のある職種です。ビッグデータに変換する必要のある従来のアプリケーションが多数あるため、ビッグデータ アプリケーション開発職の人材に対する需要が高まっています。このポジションに必要な知識構造には、現在一般的な Hadoop や Spark プラットフォームなどのビッグデータ プラットフォーム アーキテクチャや、多くのコンポーネントの機能とアプリケーションが含まれます。さらに、Java、Python、Scala などのプログラミング言語を少なくとも 1 つ習得する必要があります。

ビッグデータ分析エンジニアはビッグデータの分野で非常に重要なポジションです。ビッグデータの中核の 1 つはデータ評価であり、データ評価の中核はデータ分析と応用にあるからです。ビッグデータ分析エンジニアが習得する必要がある知識構造には、アルゴリズム設計、プログラミング言語、プレゼンテーションツールが含まれます。アルゴリズム設計はビッグデータアナリストが習得する必要がある重要な内容であり、プログラミング言語の役割はアルゴリズムの実装を完了することです。さらに、ビッグデータアナリストはいくつかの一般的な分析ツールを習得する必要もあります。

ビッグデータ運用保守エンジニアの主な業務内容は、ビッグデータプラットフォームの構築、ビッグデータ機能コンポーネントの展開、ネットワーク環境やハードウェア環境の設定、ビッグデータプラットフォームの保守などです。ビッグデータ運用保守エンジニアが持つべき知識構造には、コンピュータネットワーク、ビッグデータプラットフォームアーキテクチャ、プログラミング言語（運用保守スクリプトの作成）などが含まれます。通常、ビッグデータ運用保守エンジニアは、データベースについても深い理解を持っている必要があります。

現在、ビッグデータ関連の人材が不足しているため、企業が適切な人材を採用することは困難です。採用するには、高度な学位と、できれば大規模データ処理に関する経験が必要です。そのため、多くの企業が社内マイニングを実施することになります。キャリア開発パスに関して、ほとんどの企業のデータ部門は一般的にフラットな階層モデルを採用しており、大まかにデータアナリスト、上級研究員、部門長の 3 つのレベルに分かれています。大企業では、応用分野に応じて異なるチームを分けることがありますが、中小企業では複数の役割が必要になります。