Что такое NoSQL Skill в работе с большими данными? Важность и карьерные возможности в 2022 году

Аналитика больших данных произвела революцию почти во всех секторах экономики. Он широко используется для достижения целей и задач компаний и предприятий по всему миру. Большинство надежных исследовательских и консалтинговых фирм во всем мире клянутся, насколько большое влияние аналитика больших данных оказывает на будущее их компаний. Естественно, есть специальные команды, предназначенные для работы в этой отрасли.

NoSQL, первоначально названный не-SQL или нереляционным, определяется как база данных, предоставляющая необходимый механизм для безопасного хранения и извлечения данных. Он был смоделирован иначе, чем табличные отношения, необходимые в реляционных базах данных. Известно, что эти базы данных существуют с конца 1960-х годов, но требования Web 2.0 вызвали появление термина «NoSQL» в начале 21 века.

Он эффективно обрабатывает большие наборы данных благодаря широкому и огромному разнообразию технологий и архитектуры. NoSQL в основном используется, чтобы помочь брендам решить проблемы, связанные с масштабируемостью и производительностью. Эти проблемы, связанные с большими данными, требуют исключительно NoSQL, поскольку реляционные базы данных не могут решить их надежным и эффективным способом.

Это связано с тем, что крупные бренды владеют большими объемами необработанных данных, которые неструктурированы и хранятся на многочисленных облачных серверах. Из-за того, что объем данных огромен, для эффективной обработки огромного количества данных требуется надлежащая технология.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

`

Изучите наши популярные курсы по программной инженерии

Как выбрать подходящий формат NoSQL?

Существует четыре различных формата баз данных NoSQL:

• Базы данных документов : эти базы данных используются для хранения данных в документах, аналогичных объектам JSON (нотация объектов JavaScript). Каждый документ состоит из пар значений и полей. Эти значения могут быть разных типов, включая числа, строки, массивы, логические значения или объекты.
• Базы данных «ключ-значение»: эти базы данных намного проще. В базе данных этого типа каждый элемент состоит из значений и ключей.
• Хранилища в широких столбцах: эти значения хранят данные в строках, таблицах и динамических столбцах.
• Базы данных графов: эти базы данных хранят данные в ребрах и узлах, которые обычно хранят различную информацию о людях, местоположениях и объектах, а ребра хранят информацию о связи между узлами.

Выбор правильного формата NoSQL может показаться сложной задачей. Для брендов, которые выбирают любой из четырех форматов, указанных выше, есть несколько правил, которым необходимо строго следовать. Однако на протяжении многих лет компании довольно часто предпочитали базу данных «ключ-значение» как гораздо более осуществимый вариант. База данных «ключ-значение» чрезвычайно полезна и идеально подходит для хранения профилей пользователей, онлайн-данных, таких как информация о корзине покупок и предпочтениях потребителя, а также информация о сеансе.

Однако бренды, которым необходимо обрабатывать запросы, связанные с данными, и находить связь между соответствующими данными, не должны использовать эту систему баз данных. В таких случаях идеальной базой данных для выбора будет база данных документов. Компании используют эту базу данных для управления системами управления контентом, веб-аналитикой, платформами для ведения блогов, платформами электронной коммерции и аналитикой в ​​реальном времени.

Важность знания базы данных NoSQL

В связи с быстро растущим значением данных хранение данных также приобрело большое значение. Внедрение NoSQL привело к быстрому снижению затрат на хранение и практичному хранению всех типов данных независимо от их формы и размера. NoSQL играет жизненно важную роль в простом определении структурированной, полуструктурированной и полиморфной схемы.

Эти базы данных популярны среди разработчиков из-за их гибкости в хранении больших объемов неструктурированных данных. Однако одним из наиболее важных аспектов больших данных и знаний о NoSQL является то, что они предназначены для оказания надлежащей помощи профессионалам в продвижении их карьеры и переходе на более высокий уровень. Таким образом, знание баз данных NoSQL является полезным навыком для любого аналитика данных.

Вот почему знание базы данных NoSQL необходимо:

• Продуктивность . Продуктивность является ключевым навыком для аналитиков данных, которым приходится ежедневно обрабатывать большие объемы данных. Знание этой базы данных обязательно даст вам набор навыков, который поможет повысить производительность аналитиков данных.
• Производительность : известно, что база данных NoSQL повышает производительность данных. Он может легко объединять большие наборы данных, уменьшать задержку и способствовать общему улучшению всего вывода.
• Удовлетворение потребностей. Общеизвестно, что специалисты по NoSQL пользуются большим спросом. Уверенный уровень навыков работы с базами данных NoSQL обязательно поставит любого в список рекомендаций кандидатов на рынке труда. Этот повышенный спрос оказал значительное влияние на заработную плату этих кандидатов, ищущих эту работу. Поэтому она считается одной из самых прибыльных должностей практически во всех крупных компаниях. Таким образом, в ИТ-сфере стремительно растет роль специалиста по NoSQL.

При наличии избыточных данных сегодня специалисты, обладающие необходимым набором навыков для управления NoSQL, пользуются большим спросом во всем мире. Это должно быть одной из движущих причин для профессионалов повышать свою квалификацию.

Основные профессии, требующие навыков работы с базами данных NoSQL

Многим предприятиям и промышленным секторам требуются квалифицированные специалисты, способные эффективно работать с большими объемами данных. Следовательно, навыки NoSQL стоит приобретать для технических специалистов. Вот несколько ролей, где требуются навыки NoSQL:

• Администратор базы данных: Администратор базы данных, возможно, является одной из лучших вакансий, требующих навыков работы с NoSQL. Они обладают высокой квалификацией, и их основная роль заключается в использовании высокотехнологичного и специализированного программного обеспечения для комплексного хранения и организации данных. Они отвечают за важные задачи, связанные с данными, такие как планирование емкости, настройка, установка, мониторинг производительности, миграция, восстановление данных и резервное копирование. Опытный администратор базы данных должен быть достаточно гибким, чтобы работать с многочисленными платформами баз данных, такими как MongoDB, Oracle, Cassandra и т. д.
• Архитектор данных: Архитекторы данных должны иметь глубокие знания об этой базе данных, ее типах и методах. Одной из основных обязанностей архитекторов данных является создание моделей данных, хранилищ данных, анализ данных, миграция данных и т. д.
• Разработчик программного обеспечения/приложений: Должность разработчика программного обеспечения или приложений — высококлассная работа, требующая навыков работы с NoSQL. Они создают мобильные приложения, такие как игры и программы обработки текстов. Навыки программирования обязательны для этой роли.
• Data Scientist: это, несомненно, одна из самых распространенных, но прибыльных профессий в индустрии больших данных. Специалисты по работе с большими данными должны обладать различными навыками работы с данными, в том числе навыками работы с базами данных NoSQL. В области науки о данных используются теории и методы, взятые из различных областей, таких как математика, статистика, интеллектуальный анализ данных, распознавание образов и т. д.

Прочтите наши популярные статьи, связанные с разработкой программного обеспечения

Вывод

Излишне говорить, что NoSQL является неотъемлемой частью науки о данных. Инвестирование в навыки работы с NoSQL — отличный способ поднять свою карьеру на новый уровень в индустрии больших данных. Если вы хотите записаться на надежный курс Advanced Certificate Program in Big Data , не ищите дальше. У upGrad есть лучший курс, с которым вы столкнетесь. Вы изучите лучшие профессиональные навыки, такие как обработка данных с помощью PySpark, хранилище данных, MapReduce, обработка больших данных в облаке, обработка в реальном времени и тому подобное.