Che cos'è NoSQL Skill nei Big Data? Importanza e opportunità di carriera nel 2022

L'analisi dei big data ha rivoluzionato quasi tutti i settori dell'economia. È stato ampiamente utilizzato per far avanzare gli obiettivi e gli obiettivi di aziende e imprese in tutto il mondo. Le più solide società di ricerca e consulenza in tutto il mondo giurano sull'impatto che l'analisi dei big data ha sul futuro della loro azienda. Naturalmente, ci sono team dedicati designati per lavorare in questo settore.

NoSQL, originariamente definito non SQL o non relazionale, è definito come un database che fornisce il meccanismo necessario per l'archiviazione e il recupero sicuri dei dati. È stato modellato in modo diverso rispetto alle relazioni tabulari richieste nei database relazionali. È noto che questi database esistono dalla fine degli anni '60, ma il requisito del Web 2.0 ha innescato la coniazione del termine "NoSQL" all'inizio del 21° secolo.

Gestisce in modo efficace set di dati di grandi dimensioni grazie alla sua ampia e completa varietà di tecnologie e architetture. NoSQL viene utilizzato principalmente per aiutare i marchi a risolvere i problemi relativi alla scalabilità e alle prestazioni. Questi problemi relativi ai Big Data richiedono esclusivamente NoSQL perché i database relazionali non possono affrontarli in modo infallibile ed efficace.

Questo perché i grandi marchi possiedono grandi quantità di dati grezzi non strutturati e archiviati in numerosi server cloud. A causa delle enormi dimensioni dei dati, è necessaria una tecnologia adeguata per gestire in modo efficace l'enorme quantità di dati in modo continuo ed efficace.

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Come scegliere il formato NoSQL adatto?

Esistono quattro diversi formati di database NoSQL:

• Database di documenti : questi database vengono utilizzati per archiviare i dati in documenti simili agli oggetti JSON (JavaScript Object Notation). Ogni documento comprende coppie di valori e campi. Questi valori possono essere di numerosi tipi, inclusi numeri, stringhe, array, booleani o oggetti.
• Database valori-chiave: questi database sono molto più semplici. In questo tipo di database, ogni elemento è costituito da valori e chiavi.
• Archivi a colonne larghe: questi valori archiviano i dati in righe, tabelle e colonne dinamiche.
• Database dei grafici: questi database archiviano i dati negli archi e nei nodi che in genere memorizzano varie informazioni su individui, posizioni e oggetti, mentre gli archi memorizzano le informazioni sul collegamento tra i nodi.

La scelta del formato NoSQL corretto potrebbe sembrare un'impresa impegnativa. Per i marchi che scelgono uno dei quattro formati sopra indicati, ci sono alcune linee guida da seguire rigorosamente. Tuttavia, nel corso degli anni, è stato abbastanza comune per le aziende preferire il database dei valori chiave come opzione molto più fattibile. Il database dei valori-chiave è estremamente utile e ideale per archiviare profili utente, dettagli online come informazioni sul carrello degli acquisti e preferenze del consumatore e informazioni sulla sessione.

Tuttavia, i marchi che devono gestire le query relative ai dati e trovare la connessione tra i dati interessati non dovrebbero utilizzare questo sistema di database. In tali casi, il database ideale da scegliere sarebbe il database dei documenti. Le aziende utilizzano questo database per gestire sistemi di gestione dei contenuti, analisi web, piattaforme di blog, piattaforme di e-commerce e analisi in tempo reale.

Importanza della conoscenza del database NoSQL

Con la crescente importanza dei dati, anche l'archiviazione dei dati è diventata di importanza significativa. L'implementazione di NoSQL ha portato a una rapida diminuzione dei costi di archiviazione e all'archiviazione pratica di tutti i tipi di dati, indipendentemente dalla loro forma e dimensione. NoSQL svolge un ruolo fondamentale nel definire facilmente lo schema strutturato, semi-strutturato e polimorfico.

Questi database sono popolari tra gli sviluppatori per la loro flessibilità nell'archiviazione di grandi quantità di dati non strutturati. Tuttavia, uno degli aspetti più significativi dei big data e delle conoscenze relative a NoSQL è che è progettato per fornire ai professionisti un aiuto adeguato per dare impulso alla propria carriera e portarla a un livello superiore. La conoscenza del database NoSQL è, quindi, un'abilità vantaggiosa per qualsiasi analista di dati.

Ecco perché la conoscenza del database NoSQL è essenziale:

• Produttività : la produttività è un'abilità fondamentale per gli analisti di dati che devono gestire grandi quantità di dati ogni giorno. La conoscenza di questo database è destinata a darti le competenze necessarie per migliorare la produttività degli analisti di dati.
• Prestazioni : il database NoSQL è noto per elevare le prestazioni dei dati. Può facilmente combinare set di dati di grandi dimensioni, ridurre la latenza e contribuire al miglioramento generale dell'intero output.
• Soddisfare le richieste: è risaputo che gli specialisti NoSQL sono molto richiesti. Un solido livello di conoscenza del database NoSQL è destinato a mettere chiunque in cima alla lista dei candidati consigliati nel mercato del lavoro. Questa maggiore domanda ha avuto un impatto significativo sugli stipendi di questi candidati in cerca di questa posizione lavorativa. Pertanto, è stata considerata una delle posizioni lavorative più redditizie in quasi tutte le principali aziende. Così, nel settore IT, il ruolo di uno specialista NoSQL sta crescendo rapidamente.

Con i dati in eccesso presenti oggi, i professionisti in possesso delle competenze necessarie per gestire NoSQL sono molto richiesti a livello globale. Questo dovrebbe essere uno dei motivi trainanti per i professionisti per aggiornare le proprie competenze.

Principali carriere che richiedono competenze di database NoSQL

Molte aziende e settori industriali richiedono professionisti capaci in grado di gestire in modo efficace grandi volumi di dati. Quindi, vale la pena acquisire competenze NoSQL per gli aspiranti tecnologici. Ecco alcuni ruoli in cui sono richieste competenze NoSQL: -

• Amministratore di database: un amministratore di database è probabilmente una delle migliori posizioni lavorative che richiedono competenze NoSQL. Sono altamente qualificati e il loro ruolo principale consiste nell'utilizzare software altamente tecnici e specializzati per l'archiviazione e l'organizzazione dei dati in modo completo. Sono responsabili di importanti attività relative ai dati come pianificazione della capacità, configurazione, installazione, monitoraggio delle prestazioni, migrazione, ripristino dei dati e backup. Un amministratore di database esperto deve essere sufficientemente flessibile per lavorare con numerose piattaforme di database come MongoDB, Oracle, Cassandra, ecc.
• Data Architect: i Data Architect devono avere una conoscenza approfondita di questo database, dei suoi tipi e delle sue tecniche. Una delle principali responsabilità dei Data Architect è la creazione di modelli di dati, data warehouse, analisi dei dati, migrazione dei dati, ecc.
• Sviluppatore di software/applicazioni: la posizione lavorativa di uno sviluppatore di software o applicazioni è un lavoro di alto profilo che richiede competenze NoSQL. Creano applicazioni mobili come giochi e programmi di elaborazione testi. Le abilità di programmazione sono obbligatorie per questo ruolo.
• Data Scientist: questo è senza dubbio uno dei lavori più comuni ma redditizi nel settore dei big data. Gli scienziati dei big data devono possedere una varietà di competenze basate sui dati, comprese le capacità di gestione dei database NoSQL. Il campo della scienza dei dati utilizza teorie e tecniche tratte da vari campi, come matematica, statistica, data mining, riconoscimento di modelli, ecc.

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Conclusione

Inutile dire che NoSQL è una parte essenziale della scienza dei dati. Investire nelle competenze NoSQL è un ottimo modo per portare la tua carriera al livello successivo nel settore dei big data. Se stai cercando di iscriverti a un corso affidabile sull'Advanced Certificate Program in Big Data , non cercare oltre. upGrad ha il miglior corso che incontrerai. Imparerai le migliori competenze professionali come Elaborazione dati con PySpark, Data Warehousing, MapReduce, Elaborazione Big Data sul cloud, Elaborazione in tempo reale e simili.