Według raportu firmy badawczej ResearchandMarkets.com, wartość globalnego rynku rozwiązań Big Data wyceniana jest obecnie na 40,6 mld dolarów, natomiast roczny wskaźnik wzrostu do roku 2023 szacowany jest na 29,7 proc. Zdaniem ekspertów firmy TogetherData głównym czynnikiem wzrostu będą rozwiązania z dziedziny Data Science – nauki danych, których wartość rynkowa już dziś wyceniana jest na blisko 20 mld. dolarów. Szacuję się, iż w 2022 osiągnie poziom prawie 130 mld dolarów.
| REKLAMA | ||
 |
Data Science w natarciu
Data Science to dziedzina analityki szerokich strumieni danych, którą zaczyna się określać mianem nauki o danych. Jest to proces pozyskiwania, analizowania, wizualizacji i wnioskowania z zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych danych, z użyciem m.in. takich technologii jak uczenie maszynowe i analiza predykcyjna. Z danych firmy badawczej MRC, wynika iż globalny rynek rozwiązań z dziedziny nauki danych będzie charakteryzował się 36-procentowych wzrostem przez najbliższe 3 lata. W 2022 jego wartość będzie wynosiła 128,2 mld dolarów.
Badacz danych – wymarzony zawód w 2019?
Badacze danych to specjaliści od pozyskiwania, analizowania, segmentowania i interpretowania informacji. Ich zadaniem jest sprawić, aby dane, które firmy mają pod ręką, stały się nowym motorem napędowym przychodów w przedsiębiorstwach. Przyszłościowy charakter tej profesji potwierdza raport serwisu społecznościowego LinkedIn, z którego wynika, iż badacz danych będzie najbardziej pożądanym zawodem w USA w 2019 roku.
Z zestawienia przeprowadzonego przez firmę BiG Cloud wynika, iż najwyższe wynagrodzenia czekają na badaczy danych w Szwajcarii, gdzie średnia roczna pensja może wynieść 91 tys. dolarów. Na drugim miejscu plasuje się Holandia, gdzie specjaliści ds. Data Science mogą liczyć na roczne uposażenie rzędu 68 tys. euro. Firmy z Wielkiej Brytanii oferują 59 tys. funtów rocznie. Według różnych źródeł, nad Wisłą badacze danych mogą liczyć na wynagrodzenie w wysokości od 15 do nawet 25 tys. zł miesięcznie.
Data Science – jak działa w praktyce?
Z usług tzw. „badaczy” danych, korzystają dziś banki czy sektor fintech, w tym instytucje finansowe czy firmy windykacyjne. Mogą one wykorzystywać dane np. w sytuacjach zarządzania ryzykiem. Na bazie tzw. predyktywnej analizy systemy Data Science są w stanie przyporządkować danemu dłużnikowi wzorzec zachowania, który jest zbudowany na bazie doświadczeń i historii setek innych mniej lub bardziej podobnych przypadków. Pozwala to już na wejściu ocenić jaką procedurę w konkretnym przypadku zastosować, windykację polubowną czy obrać wariant bardziej formalny. Dzięki zastosowaniu tego typu narzędzi firmy windykacyjne są w stanie realnie zwiększyć swoją efektywność o 20 do 30 proc. wynika z danych TogetherData.
Nie tylko branża finansowa jest realnym tego przykładem. „Datyzacja” standardowych procedur zgłaszania szkód w branży ubezpieczeniowej jest w stanie zredukować koszty związane z procesem likwidacji szkód nawet o 30 proc. System sam kontaktuje się z poszkodowanym z prośbą o przesłanie np. brakujących dokumentów czy w sprawie dodatkowych pytań związanych z danym zdarzeniem. Czynnik ludzki w tym przypadku zostałby ograniczony jedynie do roli koordynującej i nadzorującej.
Źródło: Together Data
Data Science to dziedzina analityki szerokich strumieni danych, którą zaczyna się określać mianem nauki o danych. Jest to proces pozyskiwania, analizowania, wizualizacji i wnioskowania z zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych danych, z użyciem m.in. takich technologii jak uczenie maszynowe i analiza predykcyjna. Z danych firmy badawczej MRC, wynika iż globalny rynek rozwiązań z dziedziny nauki danych będzie charakteryzował się 36-procentowych wzrostem przez najbliższe 3 lata. W 2022 jego wartość będzie wynosiła 128,2 mld dolarów.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Badacz danych – wymarzony zawód w 2019?
Badacze danych to specjaliści od pozyskiwania, analizowania, segmentowania i interpretowania informacji. Ich zadaniem jest sprawić, aby dane, które firmy mają pod ręką, stały się nowym motorem napędowym przychodów w przedsiębiorstwach. Przyszłościowy charakter tej profesji potwierdza raport serwisu społecznościowego LinkedIn, z którego wynika, iż badacz danych będzie najbardziej pożądanym zawodem w USA w 2019 roku.
Z zestawienia przeprowadzonego przez firmę BiG Cloud wynika, iż najwyższe wynagrodzenia czekają na badaczy danych w Szwajcarii, gdzie średnia roczna pensja może wynieść 91 tys. dolarów. Na drugim miejscu plasuje się Holandia, gdzie specjaliści ds. Data Science mogą liczyć na roczne uposażenie rzędu 68 tys. euro. Firmy z Wielkiej Brytanii oferują 59 tys. funtów rocznie. Według różnych źródeł, nad Wisłą badacze danych mogą liczyć na wynagrodzenie w wysokości od 15 do nawet 25 tys. zł miesięcznie.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Data Science – jak działa w praktyce?
Z usług tzw. „badaczy” danych, korzystają dziś banki czy sektor fintech, w tym instytucje finansowe czy firmy windykacyjne. Mogą one wykorzystywać dane np. w sytuacjach zarządzania ryzykiem. Na bazie tzw. predyktywnej analizy systemy Data Science są w stanie przyporządkować danemu dłużnikowi wzorzec zachowania, który jest zbudowany na bazie doświadczeń i historii setek innych mniej lub bardziej podobnych przypadków. Pozwala to już na wejściu ocenić jaką procedurę w konkretnym przypadku zastosować, windykację polubowną czy obrać wariant bardziej formalny. Dzięki zastosowaniu tego typu narzędzi firmy windykacyjne są w stanie realnie zwiększyć swoją efektywność o 20 do 30 proc. wynika z danych TogetherData.
Nie tylko branża finansowa jest realnym tego przykładem. „Datyzacja” standardowych procedur zgłaszania szkód w branży ubezpieczeniowej jest w stanie zredukować koszty związane z procesem likwidacji szkód nawet o 30 proc. System sam kontaktuje się z poszkodowanym z prośbą o przesłanie np. brakujących dokumentów czy w sprawie dodatkowych pytań związanych z danym zdarzeniem. Czynnik ludzki w tym przypadku zostałby ograniczony jedynie do roli koordynującej i nadzorującej.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Big Data, czyli szeroko pojęte gromadzenie i analiza dużych strumieni danych stało się domeną ostatnich lat. Firmy nie mają już problemu z dostępem i wykorzystaniem swoich danych. W sektorach, w których danych jest najwięcej, występują również największe trudności z ich wykorzystaniem i monetyzacją – mówi Michał Grams, Prezes Zarządu TogheterData. Powszechnie używane w tym przypadku gotowe rozwiązania analityczne są niewystarczające. Wraz z rozwojem Big Data coraz większe znaczenie zaczyna odgrywać Data Science oraz eksperci w tej dziedzinie, czyli tzw. badacze danych.
Źródło: Together Data
