9. Информационной экономике нужны миллионы ит-сотрудников

Мировые ИТ расходы достигнут $3,7 млрд. к 2013 году, что на 3,8% больше расходов на информационные технологии в 2012 году (прогноз на конец года составляет $3,6 млрд). Сегмент больших данных (Big data) будет развиваться гораздо более высокими темпами, говорится в отчете Gartner.

К 2015 году 4,4 млн. рабочих мест в сфере информационных технологий будет создано для обслуживания больших данных, из них 1,9 млн. рабочих мест – в США. Более того, каждое такое рабочее место повлечет за собой создание трех дополнительных рабочих мест за пределами сферы ИТ, так что только в США в ближайшие четыре года 6 млн человек будет трудиться для поддержания информационной экономики.

По мнению экспертов Gartner, главная проблема состоит в том, что в отрасли для этого недостаточно талантов: как частная, так и государственная образовательная система, например, в США не способны снабжать отрасль достаточным количеством квалифицированных кадров. Так что из упомянутых новых рабочих мест в ИТ кадрами будет обеспечено только одно из трех.

Аналитики полагают, что роль взращивания квалифицированных ИТ кадров должны брать на себя непосредственно компании, которые в них остро нуждаются, так как такие сотрудники станут пропуском для них в новую информационную экономику будущего.

10, Спрос на администраторов Big data

46% директоров ИТ-служб, опрошенных в конце 2011 года кадровым агентством Robert Half, называют самой востребованной специальностью администрирование баз данных. Администрирование сетей назвали 41% опрошенных, администрирование систем Windows — 36%, техническую поддержку настольных приложений — 33%, а бизнес-аналитику и средства составления отчетов — 28%.

Обработка больших объемов данных становится серьезной проблемой для многих компаний, и это повышает спрос на специалистов по управлению базами данных, заключают в Robert Half.

Аналитики Robert Half предсказывают также дефицит специалистов по мобильным и облачным технологиям. Их вывод основан на том, что 38% опрошенных ИТ-директоров главным направлением инвестиций назвали мобильные технологии, а 35% — виртуализацию.

13. Стадии интеллектуального анализа: задача консолидации

Ценность и достоверность знаний, полученных в результате интеллектуального анализа, зависит не только от эффективности используемых аналитических методов и алгоритмов, но и от того, насколько правильно подобраны и подготовлены исходные данные для анализа.

Обычно руководителям проектов по бизнес-аналитике с нуля приходится сталкиваться со следующей ситуацией. Во-первых, данные на предприятии расположены в различных источниках самых разнообразных форматов и типов — в отдельных файлах офисных документов (Excel, Word), в учетных системах («1С:Предприятие»), в базах данных (Oracle, Access). Во-вторых, данные могут быть избыточными или, наоборот, недостаточными. А в-третьих, данные являются «грязными», то есть содержат факторы, мешающие их правильной обработке и анализу.

Поэтому, прежде чем приступать к анализу данных, необходимо выполнить ряд процедур, цель которых — доведение данных до приемлемого уровня качества и информативности.

Консолидация — комплекс методов и процедур, направленных на извлечение данных из различных источников, обеспечение необходимого уровня их информативности и качества, преобразование в единый формат, в котором они могут быть загружены в хранилище данных или аналитическую систему.

Консолидация данных является начальным этапом реализации любой аналитической задачи или проекта. В основе консолидации лежит процесс сбора и организации хранения данных в виде, оптимальном с точки зрения их обработки на конкретной аналитической платформе или решения конкретной аналитической задачи. Сопутствующими задачами консолидации являются оценка качества данных и их обогащение.

Основные критерии оптимальности с точки зрения консолидации данных:

• обеспечение высокой скорости доступа к данным;

• компактность хранения;

• автоматическая поддержка целостности структуры данных;

• контроль непротиворечивости данных.