Hãy tưởng tượng có tới 4,5 tỷ người dùng Internet trên khắp thế giới - tất cả họ (có cả bạn trong đó) đều để lại những "dấu vết" riêng, tạo nên một khối dữ liệu khổng lồ. Người ta gọi đó là Big Data - lượng dữ liệu khổng lồ phi cấu trúc được tạo ra mỗi phút trên Internet. Vậy lượng dữ liệu khổng lồ này có ý nghĩa như thế nào và tại sao lại có thể tạo ra công ăn việc làm cho con người?
Những việc làm Big Data thu hút ứng viên
John Mashey - một nhà khoa học máy tính được cho là người đầu tiên sử dụng thuật ngữ Big Data từ những năm 1990. Tuy nhiên, nó chỉ thực sự được chú ý đến vào khoảng những năm đầu thế kỉ 21 nhờ sự phát triển của Internet vạn vật, điện thoại thông minh, thiết bị kết nối và đặc biệt là mạng xã hội.
Big Data có thể được hiểu đơn giản là khối lượng dữ liệu khổng lồ, đặc biệt nhanh (được tạo ra mỗi phút) và phức tạp (phi cấu trúc) nên không thể xử lý được bằng các phương pháp truyền thống.
Big Data được xác định bằng mô hình "3V": Volume (khối lượng dữ liệu), Velocity (tốc độ xử lý) và Variety (sự đa dạng). Trong khi Volume thể hiện khối lượng dữ liệu khổng lồ và không ngừng tăng lên, Velocity lại cho biết tốc độ mà luồng dữ liệu được tạo ra và xử lý. Còn về Variety, đúng như tên gọi, chỉ ra sự đa dạng trong các kiểu dữ liệu (văn bản, âm thanh...) từ nhiều nguồn khác nhau.
Có ba kiểu Big Data chính là có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc đến từ ba nguồn chính: dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu máy và dữ liệu giao dịch. Bản thân Big Data không mang giá trị gì nhưng nếu biết phân tích và áp dụng một cách thông minh thì có thể đem lại những lợi ích vô cùng to lớn.
Big Data ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:
Big Data áp dụng rộng rãi trong những lĩnh vực nào?
Mức lương trung bình năm: $130,000- $222,000.
Tương tự như những chuyên gia phân tích dữ liệu, kỹ sư Big Data có thể biến lượng lớn dữ liệu thành các insight giúp doanh nghiệp xây dựng các chiến lược kinh doanh hiệu quả. Ngoài ra, họ còn có nhiệm vụ thu thập, phân tích, xử lý, phục hồi và báo cáo về dữ liệu về hoạt động kinh doanh của công ty, của đối thủ hoặc tình hình chung của thị trường.
Không chỉ thế, các kỹ sư Big Data còn chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì kiến trúc phần mềm - cứng của công ty, bao gồm những hệ thống và quy trình cần thiết để người dùng thao tác với dữ liệu đó.
Mức lương trung bình năm: $119,750- $193,500
Không chỉ có nhiệm vụ thiết kế và duy trì cấu trúc khung dữ liệu phức tạp mà các kiến trúc sư dữ liệu còn xây dựng chiến lược phát triển cho mô hình dữ liệu doanh nghiệp.
Mức lương trung bình năm: $80,000- $160,250
Chịu trách nhiệm lưu trữ và phân tích dữ liệu trong hệ thống cơ sở dữ liệu, các chuyên gia trong lĩnh vực này sử dụng số liệu chính xác để đánh giá, phân tích và xác định các xu hướng. Bên cạnh đó, họ còn chịu trách nhiệm phát hiện và hạn chế rủi ro đối với hoạt động lưu trữ và truyền tải dữ liệu.
Mức lương trung bình năm: $111,250- $186,500
Quản lý cơ sở dữ liệu có nhiệm vụ xác định và khắc phục các vấn đề xảy ra trong cơ sở dữ liệu, đồng thời hỗ trợ thiết kế, triển khai và bảo trì hệ thống lưu trữ. Họ sẽ cùng với các nhà phát triển cơ sở dữ liệu, kỹ sư dữ liệu nhằm mục đích mở rộng, nâng cấp cơ sở dữ liệu hiện có.
Mức lương trung bình năm: $87,500- $185,500
Các nhà phân tích kinh doanh là người biến dữ liệu của công ty thành insight để làm cơ sở cho các quyết định, chiến lược, đường lối kinh doanh hiệu quả hơn. Không những vậy, họ còn nghiên cứu dữ liệu một cách độc lập để tìm xu hướng phát triển trên thị trường.
Để trở thành một nhà phân tích kinh doanh, bạn phải nắm chắc kiến thức chuyên môn về nhiều công cụ phân tích, báo cáo. Đồng thời có vài năm kinh nghiệm trong truy vấn cơ sở dữ liệu cũng như kỹ năng xử lý phân tích trực tuyến, dữ liệu khối.
Mức lương trung bình năm: $105,750- $180,250
Bạn cần phải có vài năm kinh nghiệm làm việc ở vị trí tương tự và thành thạo các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau (phân cụm, phân tích hồi quy, ma trận quyết định...) để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Bên cạnh việc nghiên cứu dữ liệu và thử nghiệm sản phẩm, các nhà khoa học dữ liệu còn có nhiệm vụ phát triển các thuật toán, mô hình dự báo và phân tích, ....
Mức lương trung bình năm: $80,750- $170,000
Với nhiệm vụ biến lượng dữ liệu khổng lồ thành các insight từ vĩ mô tới vi mô, chuyên gia mô hình hóa dữ liệu phải am hiểu các ngành khoa học thông tin, phân tích thống kê và thành thạo kỹ năng lập trình. Chuyên gia mô hình hóa dữ liệu thường sẽ làm việc cho một lĩnh vực cụ thể thay vì trải dài qua nhiều ngành nghề khác nhau.
Mức lương trung bình năm: $101,250- $172,750
Không chỉ chịu trách nhiệm phân tích cơ sở dữ liệu để hiện đại hóa, hợp lý hóa hoặc gỡ bỏ coding vô hiệu, nhân viên phát triển dữ liệu còn phải giám sát hiệu suất, phát triển và khắc phục sự cố phát sinh trong cơ sở dữ liệu.
Tùy theo sở thích, khả năng mà ứng viên lựa chọn việc làm Big Data phù hợp
Mức lương trung bình năm: $79,250- $160,500
Các quản trị viên cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm giám sát và tối ưu hóa hiệu suất của cơ sở dữ liệu để hạn chế những tác động tiêu cực do truy cập liên tục, lưu lượng cao. Họ cũng phối hợp với các chuyên gia bảo mật IT để đảm bảo an toàn cho cơ sở dữ liệu.
Mức lương trung bình năm: $83,750- $142,500
Các nhà phân tích dữ liệu thường phải làm việc với khối lượng dữ liệu khổng lồ, biến chúng thành những insight có lợi cho công ty để phục vụ cho các chiến lược phát triển kinh doanh của công ty. Họ làm việc trên nhiều lĩnh vực khác nhau - từ chăm sóc sức khỏe, tài chính đến công nghệ thông tin.
Không chỉ vậy, với mục tiêu phân tích nhiều tập dữ liệu lớn, từ đó tái tạo và mở rộng quy mô một cách dễ dàng, các nhà phân tích dữ liệu còn phải không ngừng cải thiện hệ thống dữ liệu để thuận tiện cho việc truyền đạt insight trong tương lai.
Tại Việt Nam, mức lương của các vai trò trong lĩnh vực Big Data có thể không cao như ở các nước phát triển tại Mỹ, châu Âu... Tuy nhiên, so với rất nhiều công việc ngành công nghệ, kỹ thuật thì thu nhập của những ai theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu lớn đã rất đáng ngưỡng mộ.
MỤC LỤC:
I. Big Data là gì?
II. Ứng dụng của Big Data
III. Top 10 việc làm Big Data lương cao
Đọc thêm: Kinh nghiệm tuyển dụng lập trình viên mảng Data - Data Engineer