Co to jest umiejętność NoSQL w Big Data? Znaczenie i możliwości kariery w 2022 r.

Analityka Big Data zrewolucjonizowała niemal każdy sektor gospodarki. Jest szeroko stosowany do realizacji celów i zadań firm i przedsiębiorstw na całym świecie. Większość solidnych firm badawczych i konsultingowych na całym świecie przysięga, jak duży wpływ na przyszłość ich firmy ma analiza dużych zbiorów danych. Oczywiście do pracy w tej branży są dedykowane zespoły.

NoSQL, pierwotnie określany jako inny niż SQL lub nierelacyjny, jest zdefiniowany jako baza danych zapewniająca niezbędny mechanizm bezpiecznego przechowywania i pobierania danych. Został on zamodelowany inaczej niż relacje tabelaryczne wymagane w relacyjnych bazach danych. Wiadomo, że te bazy danych istnieją od późnych lat sześćdziesiątych, ale wymóg Web 2.0 spowodował powstanie terminu „NoSQL” na początku XXI wieku.

Skutecznie obsługuje duże zbiory danych ze względu na wszechstronną i ogromną różnorodność technologii i architektury. NoSQL służy przede wszystkim do pomocy markom w rozwiązywaniu problemów związanych ze skalowalnością i wydajnością. Te problemy związane z Big Data wymagają wyłącznie NoSQL, ponieważ relacyjne bazy danych nie mogą ich rozwiązać w niezawodny i skuteczny sposób.

Dzieje się tak, ponieważ duże marki posiadają duże ilości surowych danych, które nie mają struktury i są przechowywane na wielu serwerach w chmurze. Ze względu na ogromne rozmiary danych, do efektywnego i bezproblemowego przetwarzania ogromnej ilości danych wymagana jest odpowiednia technologia.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

`

Poznaj nasze popularne kursy inżynierii oprogramowania

Jak wybrać odpowiedni format NoSQL?

Istnieją cztery różne formaty baz danych NoSQL:

• Bazy danych dokumentów : te bazy danych służą do przechowywania danych w dokumentach podobnych do obiektów JSON (JavaScript Object Notation). Każdy dokument zawiera pary wartości i pól. Te wartości mogą mieć wiele typów, w tym liczby, łańcuchy, tablice, wartości logiczne lub obiekty.
• Bazy danych klucz-wartość: te bazy danych są znacznie prostsze. W tego typu bazie danych każdy element składa się z wartości i kluczy.
• Magazyny szerokokolumnowe: te wartości przechowują dane w wierszach, tabelach i kolumnach dynamicznych.
• Graficzne bazy danych: te bazy danych przechowują dane w krawędziach i węzłach, które zazwyczaj przechowują różne informacje o osobach, lokalizacjach i obiektach, podczas gdy krawędzie przechowują informacje o połączeniu między węzłami.

Wybór właściwego formatu NoSQL może wydawać się trudnym zadaniem. W przypadku marek, które wybierają jeden z powyższych czterech formatów, istnieje kilka wskazówek, których należy ściśle przestrzegać. Jednak z biegiem lat firmy dość często preferowały bazę danych klucz-wartość jako znacznie bardziej wykonalną opcję. Baza danych klucz-wartość jest niezwykle przydatna i idealnie nadaje się do przechowywania profili użytkowników, szczegółów online, takich jak informacje o koszyku zakupów i preferencje konsumenta, oraz informacje o sesji.

Jednak marki, które muszą obsługiwać zapytania dotyczące danych i znajdować połączenie między danymi danymi, nie powinny korzystać z tego systemu bazy danych. W takich przypadkach idealną bazą danych do wyboru byłaby baza dokumentów. Firmy korzystają z tej bazy danych do zarządzania systemami zarządzania treścią, analityką internetową, platformami blogowymi, platformami handlu elektronicznego i analizą w czasie rzeczywistym.

Znaczenie wiedzy o bazach danych NoSQL

Wraz z szybko rosnącym znaczeniem danych, przechowywanie danych również stało się jednym z istotnych. Wdrożenie NoSQL doprowadziło do szybkiego spadku kosztów przechowywania i praktycznego przechowywania wszystkich typów danych, niezależnie od ich kształtu i rozmiaru. NoSQL odgrywa kluczową rolę w łatwym definiowaniu schematu strukturalnego, półstrukturalnego i polimorficznego.

Te bazy danych są popularne wśród programistów ze względu na ich elastyczność w przechowywaniu dużych ilości nieustrukturyzowanych danych. Jednak jednym z najważniejszych aspektów big data i wiedzy na temat NoSQL jest to, że ma na celu zapewnienie profesjonalistom odpowiedniej pomocy w rozwoju ich kariery i wzniesieniu jej na wyższy poziom. Wiedza o bazach danych NoSQL jest zatem korzystną umiejętnością dla każdego analityka danych.

Oto dlaczego znajomość bazy danych NoSQL jest niezbędna:

• Produktywność : Produktywność jest podstawową umiejętnością analityków danych, którzy muszą codziennie przetwarzać duże ilości danych. Wiedza na temat tej bazy danych z pewnością zapewni Ci zestaw umiejętności, które pomogą zwiększyć produktywność analityków danych.
• Wydajność : wiadomo, że baza danych NoSQL zwiększa wydajność danych. Może łatwo łączyć duże zestawy danych, zmniejszać opóźnienia i przyczyniać się do ogólnej poprawy całego wyniku.
• Spełnij wymagania: Powszechnie wiadomo, że specjaliści NoSQL są bardzo poszukiwani. Solidny poziom znajomości baz danych NoSQL z pewnością postawi każdego wysoko na liście rekomendacji kandydatów na rynku pracy. Ten zwiększony popyt wywarł znaczący wpływ na pensje kandydatów poszukujących tego stanowiska. Dlatego została uznana za jedno z najbardziej lukratywnych stanowisk pracy w prawie wszystkich dużych firmach. Tym samym w branży IT dynamicznie rośnie rola specjalisty NoSQL.

Przy nadmiarze danych obecnych obecnie na całym świecie istnieje duże zapotrzebowanie na specjalistów posiadających wymagane umiejętności do zarządzania NoSQL. Powinno to być jednym z powodów, dla których profesjonaliści mogą podnosić swoje umiejętności.

Główne kariery wymagające umiejętności w zakresie baz danych NoSQL

Wiele firm i sektorów przemysłowych wymaga zdolnych specjalistów, którzy potrafią skutecznie radzić sobie z dużymi ilościami danych. Dlatego warto nabyć umiejętności NoSQL dla aspirantów technologicznych. Oto kilka ról, w których wymagane są umiejętności NoSQL:-

• Administrator bazy danych: Administrator bazy danych jest prawdopodobnie jednym z najlepszych stanowisk wymagających umiejętności NoSQL. Posiadają wysokie kwalifikacje, a ich główna rola polega na wykorzystaniu wysoce technicznego i specjalistycznego oprogramowania do kompleksowego przechowywania i organizowania danych. Odpowiadają za ważne zadania związane z danymi, takie jak planowanie pojemności, konfiguracja, instalacja, monitorowanie wydajności, migracja, odzyskiwanie danych i tworzenie kopii zapasowych. Doświadczony administrator baz danych musi być wystarczająco elastyczny, aby pracować z wieloma platformami bazodanowymi, takimi jak MongoDB, Oracle, Cassandra itp.
• Architekt danych: Architekci danych muszą mieć dogłębną wiedzę na temat tej bazy danych, jej typów i technik. Jednym z głównych zadań Data Architects jest tworzenie modeli danych, hurtowni danych, analiza danych, migracja danych itp.
• Programista oprogramowania/aplikacji: Stanowisko programisty lub programisty aplikacji to praca na wysokim szczeblu, która wymaga umiejętności NoSQL. Tworzą aplikacje mobilne, takie jak gry i programy do edycji tekstu. Umiejętności programowania są obowiązkowe do tej roli.
• Data Scientist: Jest to niewątpliwie jedna z najczęstszych, ale lukratywnych prac w branży Big Data. Naukowcy zajmujący się dużymi danymi muszą posiadać różnorodne umiejętności oparte na danych, w tym umiejętności obsługi baz danych NoSQL. Dziedzina nauki o danych wykorzystuje teorie i techniki zaczerpnięte z różnych dziedzin, takich jak matematyka, statystyka, eksploracja danych, rozpoznawanie wzorców itp.

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

Wniosek

Nie trzeba dodawać, że NoSQL jest istotną częścią nauki o danych. Inwestowanie w umiejętności NoSQL to świetny sposób, aby przenieść swoją karierę na wyższy poziom w branży Big Data. Jeśli chcesz zapisać się na rzetelny kurs w Advanced Certificate Program w Big Data , nie szukaj dalej. upGrad ma najlepszy kurs, z jakim się spotkasz. Nauczysz się najlepszych umiejętności zawodowych, takich jak przetwarzanie danych za pomocą PySpark, magazynowanie danych, MapReduce, przetwarzanie Big Data w chmurze, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i tym podobne.