¿Son altos los salarios de big data?

Gartner, una organización de investigación de "grandes datos", da esta definición. Los "grandes datos" son un activo de información que requiere nuevos modelos de procesamiento para tener capacidades más sólidas de toma de decisiones, conocimiento y optimización de procesos para adaptarse a volúmenes masivos, altas tasas de crecimiento y diversificación.

La definición dada por McKinsey Global Institute es: un conjunto de datos cuya escala excede con creces las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales para adquirir, almacenar, gestionar y analizar, con una escala de datos masiva, un flujo de datos rápido y Los tipos de datos son cuatro características: la diversidad y la baja densidad de valores.

La importancia estratégica de la tecnología de big data no radica en dominar una gran cantidad de información, sino en el procesamiento profesional de estos datos significativos. En otras palabras, si se compara el big data con una industria, entonces la clave para la rentabilidad en esta industria es mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento".

Técnicamente hablando, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una moneda. Los big data no pueden ser procesados ​​por una sola computadora y deben utilizar una arquitectura distribuida. Su característica es la minería de datos distribuida de datos masivos. Pero debe depender del procesamiento distribuido, las bases de datos distribuidas, el almacenamiento en la nube y las tecnologías de virtualización de la computación en la nube.

Con la llegada de la era de la nube, el big data ha recibido cada vez más atención. El equipo de analistas cree que los big data se utilizan a menudo para describir las grandes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados creados por una empresa, que, cuando se descargan en una base de datos relacional para su análisis, requieren demasiado tiempo y dinero. El análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube porque el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos requiere marcos como MapReduce para distribuir el trabajo a docenas, cientos o incluso miles de computadoras.

Big data requiere una tecnología especial para procesar eficazmente grandes cantidades de datos dentro del tiempo permitido. Las tecnologías adecuadas para big data incluyen bases de datos MPP, minería de datos, sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, plataformas de computación en la nube, Internet y sistemas de almacenamiento escalables.

Lo anterior es la definición de big data. Se puede ver que diferentes personas dan cosas diferentes, pero el resultado es el mismo. Las perspectivas del big data son muy buenas, por lo que el salario definitivamente no es un problema. Puedes descubrirlo por ti mismo primero. El sitio web oficial de Itjob tiene información relevante, también puedes publicarla y preguntar.