Was ist NoSQL Skill in Big Data? Bedeutung & Karrieremöglichkeiten im Jahr 2022

Big Data Analytics hat nahezu jeden Wirtschaftszweig revolutioniert. Es wurde ausgiebig genutzt, um die Ziele und Zielsetzungen von Unternehmen und Unternehmen auf der ganzen Welt voranzutreiben. Die zuverlässigsten Forschungs- und Beratungsunternehmen weltweit schwören auf den großen Einfluss von Big Data Analytics auf die Zukunft ihres Unternehmens. Natürlich gibt es engagierte Teams, die für die Arbeit in dieser Branche bestimmt sind.

NoSQL, ursprünglich als Non-SQL oder nicht relational bezeichnet, ist als eine Datenbank definiert, die den notwendigen Mechanismus für das sichere Speichern und Abrufen von Daten bereitstellt. Sie wurde anders modelliert als die tabellarischen Relationen, die in relationalen Datenbanken benötigt werden. Diese Datenbanken sind seit den späten 1960er Jahren bekannt, aber die Anforderungen von Web 2.0 lösten im frühen 21. Jahrhundert die Prägung des Begriffs „NoSQL“ aus.

Aufgrund seiner umfassenden und enormen Vielfalt an Technologien und Architekturen verarbeitet es effektiv große Datenmengen. NoSQL wird hauptsächlich verwendet, um Marken bei der Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Skalierbarkeit und Leistung zu unterstützen. Diese Probleme im Zusammenhang mit Big Data erfordern ausschließlich NoSQL, da relationale Datenbanken sie nicht narrensicher und effektiv angehen können.

Denn große Marken besitzen große Mengen unstrukturierter Rohdaten, die auf zahlreichen Cloud-Servern gespeichert sind. Da die Datenmengen enorm sind, ist eine geeignete Technologie erforderlich, um die überwältigende Datenmenge nahtlos und effektiv zu verarbeiten.

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Wie wähle ich das passende NoSQL-Format aus?

Es gibt vier verschiedene NoSQL-Datenbankformate:

• Dokumentdatenbanken : Diese Datenbanken werden verwendet, um Daten in Dokumenten zu speichern, die JSON-Objekten (JavaScript Object Notation) ähneln. Jedes Dokument besteht aus Wert- und Feldpaaren. Diese Werte können in zahlreichen Typen vorliegen, darunter Zahlen, Zeichenfolgen, Arrays, boolesche Werte oder Objekte.
• Key-Value-Datenbanken: Diese Datenbanken sind viel einfacher. Bei dieser Art von Datenbank besteht jedes Element aus Werten und Schlüsseln.
• Wide-Column-Speicher: Diese Werte speichern Daten in Zeilen, Tabellen und dynamischen Spalten.
• Graph-Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten in Kanten und Knoten, die typischerweise verschiedene Informationen über Personen, Orte und Objekte speichern, während die Kanten Informationen über die Verbindung zwischen den Knoten speichern.

Die Wahl des richtigen NoSQL-Formats mag wie eine Herausforderung erscheinen. Für Marken, die sich für eines der oben genannten vier Formate entscheiden, müssen einige Richtlinien strikt befolgt werden. Im Laufe der Jahre war es jedoch durchaus üblich, dass Unternehmen die Schlüsselwertdatenbank als viel praktikablere Option vorzogen. Die Key-Value-Datenbank ist äußerst nützlich und ideal zum Speichern von Benutzerprofilen, Online-Details wie Einkaufswageninformationen und Präferenzen des Verbrauchers sowie Sitzungsinformationen.

Marken, die Abfragen zu Daten bearbeiten und die Verbindung zwischen den betreffenden Daten finden müssen, sollten dieses Datenbanksystem jedoch nicht verwenden. In solchen Fällen wäre die Dokumentendatenbank die ideale Datenbank. Unternehmen verwenden diese Datenbank, um Content-Management-Systeme, Webanalysen, Blogging-Plattformen, E-Commerce-Plattformen und Echtzeitanalysen zu verwalten.

Bedeutung von NoSQL-Datenbankwissen

Mit der schnell zunehmenden Bedeutung von Daten ist auch die Datenspeicherung von erheblicher Bedeutung geworden. Die Implementierung von NoSQL hat zu einem schnellen Rückgang der Speicherkosten und einer praktischen Speicherung aller Arten von Daten geführt, unabhängig von ihrer Form und Größe. NoSQL spielt eine wichtige Rolle bei der einfachen Definition des strukturierten, halbstrukturierten und polymorphen Schemas.

Diese Datenbanken sind bei Entwicklern wegen ihrer Flexibilität bei der Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten beliebt. Einer der wichtigsten Aspekte von Big Data und Wissen in Bezug auf NoSQL ist jedoch, dass es darauf ausgelegt ist, Fachleuten die richtige Hilfe zu geben, um ihre Karriere anzukurbeln und auf ein höheres Niveau zu bringen. NoSQL-Datenbankkenntnisse sind daher eine nützliche Fähigkeit für jeden Datenanalysten.

Aus diesem Grund sind NoSQL-Datenbankkenntnisse unerlässlich:

• Produktivität : Produktivität ist eine Kernkompetenz von Datenanalysten, die täglich mit großen Datenmengen umgehen müssen. Das Wissen über diese Datenbank vermittelt Ihnen zwangsläufig die Fähigkeiten, um die Produktivität von Datenanalysten zu verbessern.
• Leistung : Die NoSQL-Datenbank ist dafür bekannt, die Leistung von Daten zu erhöhen. Es kann problemlos große Datensätze kombinieren, Latenzzeiten reduzieren und zur allgemeinen Verbesserung der gesamten Ausgabe beitragen.
• Anforderungen erfüllen: Dass NoSQL-Spezialisten sehr gefragt sind, ist allgemein bekannt. Ein solides Niveau an NoSQL-Datenbankkenntnissen wird jeden ganz oben auf die Empfehlungsliste der Kandidaten auf dem Arbeitsmarkt setzen. Diese erhöhte Nachfrage hat sich erheblich auf die Gehälter dieser Kandidaten ausgewirkt, die diese Stelle suchen. Daher gilt es in fast allen großen Unternehmen als eine der lukrativsten Stellen. So wächst in der IT-Branche die Rolle eines NoSQL-Spezialisten rasant.

Angesichts der heute vorhandenen überschüssigen Daten besteht weltweit eine große Nachfrage nach Fachleuten, die über die erforderlichen Fähigkeiten zur Verwaltung von NoSQL verfügen. Dies sollte einer der treibenden Gründe für Fachleute sein, ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Wichtige Karrieren, die NoSQL-Datenbankkenntnisse erfordern

Viele Unternehmen und Industriezweige benötigen kompetente Fachkräfte, die mit großen Datenmengen effektiv umgehen können. Daher lohnt es sich, NoSQL-Kenntnisse für Tech-Aspiranten zu erwerben. Hier sind einige Rollen, für die NoSQL-Kenntnisse erforderlich sind:-

• Datenbankadministrator: Ein Datenbankadministrator ist möglicherweise eine der besten Stellen, die NoSQL-Kenntnisse erfordern. Sie sind hochqualifiziert und ihre Hauptaufgabe besteht darin, hochtechnische und spezialisierte Software zur umfassenden Speicherung und Organisation von Daten zu verwenden. Sie sind für wichtige datenbezogene Aufgaben wie Kapazitätsplanung, Konfiguration, Installation, Leistungsüberwachung, Migration, Datenwiederherstellung und Sicherung verantwortlich. Ein erfahrener Datenbankadministrator muss flexibel genug sein, um mit zahlreichen Datenbankplattformen wie MongoDB, Oracle, Cassandra usw. zu arbeiten.
• Datenarchitekt: Datenarchitekten müssen über fundierte Kenntnisse über diese Datenbank, ihre Typen und Techniken verfügen. Eine der Hauptaufgaben von Data Architects ist die Erstellung von Datenmodellen, Data Warehouses, Datenanalysen, Datenmigrationen usw.
• Software-/Anwendungsentwickler: Die Stelle eines Software- oder Anwendungsentwicklers ist ein hochkarätiger Job, der NoSQL-Kenntnisse erfordert. Sie erstellen mobile Anwendungen wie Spiele und Textverarbeitungsprogramme. Programmierkenntnisse sind für diese Rolle zwingend erforderlich.
• Data Scientist: Dies ist zweifellos einer der häufigsten, aber lukrativsten Jobs in der Big-Data-Branche. Big-Data-Wissenschaftler müssen über eine Vielzahl von datengesteuerten Fähigkeiten verfügen, einschließlich Fähigkeiten im Umgang mit NoSQL-Datenbanken. Das Gebiet der Datenwissenschaft verwendet Theorien und Techniken aus verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Statistik, Data Mining, Mustererkennung usw.

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Fazit

Unnötig zu erwähnen, dass NoSQL ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft ist. Die Investition in NoSQL-Fähigkeiten ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Karriere in der Big-Data-Branche auf die nächste Stufe zu bringen. Wenn Sie sich für einen zuverlässigen Kurs zum Advanced Certificate Program in Big Data anmelden möchten , dann suchen Sie nicht weiter. upGrad hat den besten Kurs, den Sie finden werden. Sie lernen erstklassige berufliche Fähigkeiten wie Datenverarbeitung mit PySpark, Data Warehousing, MapReduce, Big Data-Verarbeitung in der Cloud, Echtzeitverarbeitung und dergleichen.