Для работы с "большими данными" требуются кандидаты, имеющие разностороннее образование
Карьерный путь, который начался с изучения инфекционных болезней и привел к анализу терабайтов игровых данных, может показаться чересчур карикатурным, пишет Computerworld. Но для Брендана Берка знания прикладной математики, которые он приобрел, будучи студентом колледжа, где его главными предметами были биология и политические науки, и изучение программирования во время обучения в аспирантуре по биоинженерии привели к тому, что он стал работать в процветающей области теории информации.
Сам Берк рассказывает, что многие из тех знаний и умений, которые он приобрел, изучая биологию в Стэнфордском университете, можно вполне использовать в коммерческих целях. Как директор отдела теории игр в компании Playnomics, расположенной в Силиконовой Долине и использующей игровые данные для разработки игровой аналитики, знания математики и компьютерных наук, которые он использовал для определения, сколько точек касания необходимо вирусу для распространения среди населения, помогают ему сейчас понять, как люди взаимодействуют с играми. Теория информации порой просто заставляет творческие соки бурлить, особенно если видишь, что то, что было вами создано для других целей, может быть использовано совсем в другом месте, уверен Берк.
Научные исследования информации вызывают и огромный интерес компаний, стремящихся использовать накопленные данные для принятия стратегических решений и, в итоге, получить выгоду.
Ряд отраслей использует информацию для управления бизнес-решениями и привлечения дохода, говорит вице-президент рекрутинговой ИТ-компании Modis Лаура Келли. Компании используют эту информацию для внедрения на рынок продукции и услуг, и она стала неотъемлемой частью стратегических решений.
Компании всячески стараются найти работников, которые умеют собирать и анализировать огромное количество информации. Эта область относительно нова для корпоративных ИТ-отделов, и хотя многие компании занимаются внедрением программ по теории информации, нужные специалисты еще только набираются опыта, считают технические руководители.
По мнению рекрутеров, на таких профессионалов спрос высок и он будет расти в будущем. В США столкнулись с большой нехваткой специалистов, занимающихся научными исследованиями информации, говорится в отчете компании McKinsey and Company. Согласно их прогнозам, к 2018 году в стране будет не хватать 1,5 млн аналитиков, которые смогут принимать стратегические решения, используя "большие данные", и 140-190 тыс. специалистов с хорошими знаниями технологий обработки данных.
В будущем для этого типа стратегических аналитиков будет больше карьерных возможностей, полагает Келли, которая сама наблюдала, как за последние полтора года профессия бизнес-аналитика трансформировалась в позицию исследователя информации. Конечно, они всегда использовали информацию, но не до такого уровня. С таким объемом данных компании овладевают всем и всеми.
Университеты поняли необходимость обучать людей таким специальностям и разрабатывают программы по сертификации и получению степеней для студентов и выпускников, а также для ИТ-специалистов. Чтобы разрешить насущные потребности в специалистах по теории информации, включающие как технические, так и бизнес-задачи, компании внедряют различные практики.
Чтобы управляться с более чем 100 Тб данных, обрабатываемых каждую неделю компанией BrightEdge, CEO Джим Ю хотел бы видеть у себя сотрудников, которые знают весь процесс обработки таких больших объемов данных.
Люди знают, как запрашивать базы данных, но существует "еще один слой понимания" при обращении с большим объемом информации, что, например, в BrightEdge включает отслеживание данных на более чем 150 млрд URL. Опыт работы с традиционными SQL-базами данных никогда не помешает, но объем "больших данных" требует другого склада ума для обработки информации, считает Джим Ю.
По мнению Джима, есть определенная разница, когда вы перемещаетесь в среду "больших данных". Вы начинаете искать оптимальную конфигурацию между тем, как обработать огромные объемы информации и тем, как распределить эту нагрузку на серверы, которые гораздо менее монолитны и более рассредоточены.
Помимо знаний баз данных, Джим отметил, что образование, связанное с компьютерными науками, знание алгоритмов и ОС могут помочь построить карьеру в BrightEdge в качестве специалиста по исследованию информации. При наличии хорошего образования специалист может просто пройти дополнительную программу обучения, помогающую транслировать свои знания в новую архитектуру. К тому же, эта система помогает сотрудникам, уже работавшим с большими объемами данных, и тем, кто еще изучает систему, обмениваться своими знаниями.
Одно из основных преимуществ "больших данных" - это масштаб того, что вы можете делать, объясняет Джим. Но это также означает, что у вас не будет той же скорости разработки, если вы используете действительно простой, гибкий стандартизированный язык SQL, который можно применить к массиву данных. Поэтому техническому персоналу важно понимать это и согласовывать свои действия.
В DataXu также используют командный подход к заполнению вакансий на позицию специалиста по исследованию информации, рассказывает CTO компании Билл Симмонс. Специалисты по "большим данным" там имеют отличные знания по математике и кодированию, к тому же они понимают толк в бизнесе.
Люди, которые прекрасно разбираются в одной сфере, сильны в другой и овладевают третьей, позволяют компании формировать команды, основанные на разных сильных сторонах.
Овладение двумя из этих трех областей знаний - это то, что вам нужно для выполнения работы, говорит Симмонс и отмечает, что найти людей с солидным опытом работы в одной из этих областей сравнительно легко. А вот тех, кто разбирается во всех трех - гораздо сложнее. Он сам очень хотел бы найти такого специалиста.
Работодатели также ищут сотрудников, чьи знания ПО и баз данных соответствуют той рабочей среде, в которой они трудятся.
Компании выбирают ПО баз данных, способных работать с их информацией, которая может быть весьма сложной, говорит Роб Байрон, главный консультант ИТ-отделения компании Winter. Специалисты, со своей стороны, предпочитают работать с тем ПО, которое им хорошо знакомо.
В целом, ситуация такова, что если у вас есть хранилище данных на базе SQL-сервера, то вы будете искать специалистов со знанием Microsoft. А те, кто работают с Oracle, могут к вам и не обращаться. И наоборот. К тому же, добавил Байрон, многие кандидаты вообще не стремятся получать новые знания.
По мнению Келли из компании Modis, учитывая тот объем данных, с которыми имеют дело компании, они хотят видеть у себя только тех кандидатов, которые уже умеют обращаться с таким количеством информации. И работодателей волнует именно этот момент, а вовсе не отрасль, где до этого трудился соискатель. Информация есть информация, и, по ее словам, вертикаль отрасли, на самом деле, не станет двигателем прогресса. Гораздо важнее, что вы сделали с информацией и насколько велика рабочая среда.
Компании, скорее всего, будут избегать кандидатов, работавших с небольшим объемом данных, потому что их попросту могут пугать даже разговоры о "больших данных", особенно если речь идет о крупных предприятиях. Хотя ИТ-специалисты и овладевают теми навыками, которые необходимы исследователю данных, определить, какое образование надо получить, чтобы стать хорошим аналитиком, очень трудно.
Эта должность выходит за рамки владения лишь сильными техническими навыками и умениями, поэтому быть серьезным разработчиком - не обязательно значит стать хорошим аналитиком. Компаниям нужны сотрудники, которые могут заставить информацию работать на бизнес. Не каждый разработчик, с которым вы сталкиваетесь, обладает массой необходимых умений. Лишь тот, у кого есть бизнес-чутье, может интегрировать их в принятие стратегических решений.
В BrightEdge ищут кандидатов, понимающих, какие вопросы следует задавать об этих данных и как интегрировать их в действия, которые могут привести к бизнес-результатам, говорит Джим Ю. Сложность и заключается в том, чтобы найти такой широкий спектр умений в одном человеке, не только разбирающимся в технически продвинутых новинках, но и умеющим использовать их для создания ценностей.
А вот информационные аналитики из DataXu должны понимать, как "выпаривать" петабайты данных в две таблицы, содержащие только существенную информацию. Это новое умение, и ему не учат в университете. Этому учатся прямо на работе. Поэтому в компании ищут толковых специалистов и обучают их.
Берк из Playnomics также отмечает, что надо не просто хорошо разбираться в информации, с которой ты работаешь, но и уметь рассказывать другим об этом доступными и понятными терминами. И еще следует изучить ту сферу, в которой вы собираетесь трудиться. Очень часто специалистов увлекают не только академические или научные вопросы, которые бывают весьма интересными, но то, какое решение они могут иметь на практике. Поэтому работа в каком-то отдельном секторе может стать прекрасным опытом для них. И должность исследователя информации как раз из таких. Спрос на таких профессионалов превышает предложение, и, по мнению экспертов, будет продолжать расти и в будущем.
© @Astera
