ビッグデータのNoSQLスキルとは何ですか？ 2022年の重要性とキャリアの機会

ビッグデータ分析は、経済のほぼすべてのセクターに革命をもたらしました。 これは、世界中の企業や企業の目標と目的を前進させるために広く使用されています。 世界中の最も強力な調査およびコンサルティング会社は、ビッグデータ分析が自社の将来にどれほど大きな影響を与えるかを誓っています。 当然、この業界で働くように指定された専用のチームがあります。

NoSQLは、もともと非SQLまたは非リレーショナルと呼ばれていましたが、データの安全な保存と取得に必要なメカニズムを提供するデータベースとして定義されています。 これは、リレーショナルデータベースで必要とされる表形式の関係とは異なる方法でモデル化されました。 これらのデータベースは1960年代後半から存在することが知られていますが、Web 2.0の要件により、21世紀初頭に「NoSQL」という用語が生まれました。

包括的で多種多様なテクノロジーとアーキテクチャにより、大規模なデータセットを効果的に処理します。 NoSQLは主に、ブランドがスケーラビリティとパフォーマンスに関連する問題を解決するのを支援するために使用されます。 これらのビッグデータ関連の問題は、リレーショナルデータベースが確実かつ効果的な方法でそれらに対処できないため、NoSQLのみを必要とします。

これは、大手ブランドが構造化されていない大量の生データを所有しており、多数のクラウドサーバーに保存されているためです。 データサイズが大きいため、圧倒的な量のデータをシームレスかつ効果的に処理するには、適切なテクノロジーが必要です。

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適切なNoSQLフォーマットを選択する方法は？

4つの異なるNoSQLデータベース形式があります。

• ドキュメントデータベース：これらのデータベースは、JSON（JavaScript Object Notation）オブジェクトに類似したドキュメントにデータを格納するために使用されます。 各ドキュメントは、値とフィールドのペアで構成されます。 これらの値には、数値、文字列、配列、ブール値、オブジェクトなど、さまざまな種類があります。
• キーバリューデータベース：これらのデータベースははるかに単純です。 このタイプのデータベースでは、各項目は値とキーで構成されます。
• ワイド列ストア：これらの値は、データを行、テーブル、および動的列に格納します。
• グラフデータベース：これらのデータベースは、通常、個人、場所、オブジェクトに関するさまざまな情報を格納するエッジとノードにデータを格納しますが、エッジはノード間のリンクに関する情報を格納します。

正しいNoSQL形式を選択することは、やりがいのある偉業のように思えるかもしれません。 上記の4つの形式のいずれかを選択するブランドの場合、厳密に従う必要のあるガイドラインがいくつかあります。 ただし、何年にもわたって、企業がはるかに実現可能なオプションとしてキー値データベースを好むことは非常に一般的です。 Key-Valueデータベースは非常に便利で、ユーザープロファイル、ショッピングカート情報や消費者の好みなどのオンライン詳細、およびセッション情報を保存するのに理想的です。

ただし、データに関連するクエリを処理し、関連するデータ間の接続を見つける必要があるブランドは、このデータベースシステムを使用しないでください。 このような場合、選択する理想的なデータベースはドキュメントデータベースです。 企業はこのデータベースを使用して、コンテンツ管理システム、Web分析、ブログプラットフォーム、eコマースプラットフォーム、およびリアルタイム分析を管理します。

NoSQLデータベースの知識の重要性

データの重要性が急速に高まっているため、データストレージも非常に重要なものの1つになっています。 NoSQLの実装により、ストレージコストが急速に削減され、形状やサイズに関係なく、あらゆるタイプのデータの実用的なストレージが実現しました。 NoSQLは、構造化、半構造化、および多態性のスキーマを簡単に定義する上で重要な役割を果たします。

これらのデータベースは、大量の非構造化データを柔軟に保存できるため、開発者の間で人気があります。 ただし、NoSQLに関するビッグデータと知識の最も重要な側面の1つは、専門家がキャリアを向上させ、より高いレベルに引き上げるための適切な支援を提供するように設計されていることです。 したがって、NoSQLデータベースの知識は、データアナリストにとって有益なスキルです。

NoSQLデータベースの知識が不可欠である理由は次のとおりです。

• 生産性：生産性は、毎日大量のデータを処理する必要があるデータアナリストにとってのコアスキルです。 このデータベースに関する知識は、データアナリストの生産性を向上させるのに役立つスキルセットを提供することにつながります。
• パフォーマンス：NoSQLデータベースは、データのパフォーマンスを向上させることが知られています。 大規模なデータセットを簡単に組み合わせ、レイテンシーを削減し、出力全体の全体的な改善に貢献できます。
• 需要を満たす： NoSQLスペシャリストの需要が高いことは定評のある事実です。 確かなレベルのNoSQLデータベースの知識スキルは、誰もが求人市場の候補者の推奨リストの上位に入るはずです。 この需要の増加は、この職位を求めるこれらの候補者の給与に大きな影響を与えています。 したがって、ほとんどすべての主要企業で最も収益性の高い職種の1つと見なされています。 したがって、ITセクターでは、NoSQLスペシャリストの役割が急速に拡大しています。

今日存在する余剰データにより、NoSQLを管理するために必要なスキルセットを持っている専門家は世界中で高い需要があります。 これは、専門家がスキルを向上させる原動力の1つであるはずです。

NoSQLデータベースのスキルを必要とする主なキャリア

多くの企業や産業部門では、大量のデータを効果的に処理できる有能な専門家が必要です。 したがって、NoSQLスキルは、技術志望者にとって習得する価値があります。 NoSQLスキルが必要ないくつかの役割は次のとおりです。-

• データベース管理者：データベース管理者は、NoSQLスキルを必要とする最高の職種の1つである可能性があります。 彼らは高度な資格を持っており、その主な役割は、データを包括的に保存および整理するための高度に技術的で専門的なソフトウェアを利用することです。 彼らは、容量計画、構成、インストール、パフォーマンスモニタリング、移行、データリカバリ、バックアップなどの重要なデータ関連タスクを担当します。 専門のデータベース管理者は、MongoDB、Oracle、Cassandraなどの多数のデータベースプラットフォームを操作するのに十分な柔軟性を備えている必要があります。
• データアーキテクト：データアーキテクトは、このデータベース、そのタイプ、および手法に関する深い知識を持っている必要があります。 データアーキテクトの主な責任の1つは、データモデル、データウェアハウス、データの分析、データ移行などを作成することです。
• ソフトウェア/アプリケーション開発者：ソフトウェアまたはアプリケーション開発者の職位は、NoSQLスキルを必要とする注目度の高い仕事です。 ゲームやワードプロセッシングプログラムなどのモバイルアプリケーションを作成します。 この役割にはプログラミングスキルが必須です。
• データサイエンティスト：これは間違いなく、ビッグデータ業界で最も一般的でありながら儲かる仕事の1つです。 ビッグデータサイエンティストは、NoSQLデータベース処理スキルなど、さまざまなデータ駆動型スキルを持っている必要があります。 データサイエンスの分野では、数学、統計、データマイニング、パターン認識など、さまざまな分野から引き出された理論と技術を使用しています。

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結論

言うまでもなく、NoSQLはデータサイエンスの重要な部分です。 NoSQLスキルに投資することは、ビッグデータ業界であなたのキャリアを次のレベルに引き上げる素晴らしい方法です。 ビッグデータの高度な証明書プログラムの信頼できるコースに登録することを検討している場合は、もう探す必要はありません。 upGradにはあなたが出くわす最高のコースがあります。 PySparkを使用したデータ処理、データウェアハウジング、MapReduce、クラウドでのビッグデータ処理、リアルタイム処理などの最高の専門スキルを学びます。