Zawód ociekający seksapilem: Big Data Scientist
Ta profesja wręcz kipi seksapilem. Według Hala Variana, głównego ekonomisty Google, Big Data Scientist, czyli badacz danych, będzie jednym z najbardziej pożądanych zawodów w IT w ciągu najbliższej dekady. Szacuje się, że już do 2020 roku Sieć rozrośnie się do poziomu 45 Zettabajtów. Do tego czasu luka na rynku pracy w USA wyniesie już ponad 1,5 mln wolnych stanowisk, czekających na obsadzenie przez specjalistów od Big Data. Dziura rośnie z roku na rok, również na polskim rynku. Oprócz obiecujących perspektyw zawodowych i gwarancji wolnych stołków, w Big Data kuszą także zarobki. A te dla wielu mogą okazać się propozycją nie do odrzucenia.
Big Data jak kapela rockowa
„Pracuję w Big Data”. W niedalekiej przyszłości taki tekst będzie działał w środowisku podobnie jak, kiedyś wyznanie: „Jestem basistą w kapeli rockowej”. Póki co jednak „Big Data Scientist” dla większości brzmi jak czarna magia. Dość powszechnie za ojców-założycieli tego terminu uznaje się Jeffa Hammerbachera oraz D.J. Patila, którzy ukuli tę nazwę już ponad siedem lat temu, podkreślając przy tym konieczność analizy danych w Sieci, co wielu kwitowało wówczas uśmieszkiem pełnym politowania. Po latach amerykański Forbes zaliczy obydwu Panów do grona siedmiu najbardziej wpływowych „badaczy danych” na świecie. Zajmą drugie miejsce na pudle, tuż za szefem Google, Larrym Pagem.
„Badacz danych” to młody zawód, który nie zdołał jeszcze zakorzenić się w powszechnej świadomości. Według badania LinkedIn w 2008 roku żaden z użytkowników tej sieci społecznościowej nie pracował jako Big Data Scientist. Za to w 2013 roku tę profesję wpisało w swoich profilach 3 440 użytkowników portalu. Dzisiaj to jeden z najczęściej poszukiwanych zawodów w Dolinie Krzemowej. Niestety, wykwalifikowanych pracowników w tej branży na rynku jest jak na lekarstwo. Dlatego, jak przekonuje Josh Sullivan, lider niemal pół tysięcznej grupy „badaczy danych” w firmie konsultingowej Booz Allen Hamilton, użytkownicy, w których profilu zawodowym na LinkedIn widnieje wpis „data science”, otrzymują od rekruterów nawet sto maili dziennie (sic!) z propozycją zmiany pracy.
Dlaczego badacze danych są tak rozchwytywani przez headhunterów?
Cyfrowi czarodzieje
Specjaliści od Big Data to pracownicy sektora gospodarki cyfrowej, kluczowej gałęzi w ekonomii społeczeństw postindustrialnych, w których główną rolę odgrywa informacja, a ściślej: dostęp do informacji. To właśnie informacje, czyli dane, są nową ropą naftową – jak zgrabnie ujął to Clive Humby. Pracownicy sektora Big Data są specjalistami do spraw pozyskiwania, analizowania, segmentowania i interpretowania informacji, jakie internauci pozostawiają po sobie na witrynach. Ich wiedza jest kombinatem wiadomości z zakresu ekonomii, matematyki, statystyki oraz nowych technologii. Właśnie do tych nauk nawiązuje termin „scientist” (naukowiec, badacz), używany w nawie tego zawodu.
Według raportu autorstwa McKinsey Global Institute już teraz „Big Data Scientist” jest jednym z najbardziej pożądanych zawodów w USA. Za pięć lat na amerykańskim rynku zapotrzebowanie na specjalistów od badania danych na kierowniczych stanowiskach sięgnie nawet 1,5 mln, a cały deficyt stanowisk powiązanych z Big Data – nawet 4 mln nieobsadzonych stanowisk. Ten niedobór dostrzegły uczelnie wyższe i w odpowiedzi na alarmujące sygnały spływające ze środowisk biznesowych wdrożyły do swojej oferty edukacyjnej studia dedykowane zagadnieniom Big Data. Przykładowo Uniwersytet w Iowa uruchomił w 2013 roku kierunek Analityka Biznesowa i Systemy Informacyjne. Na pierwszy rok studiów zapisało się ponad 170 studentów.
Również w Polsce, która dopiero raczkuje na rynku Big Data, rynkowa luka w zawodzie badaczy danych powoli staje się wyczuwalna. Już obecnie na portalach z ogłoszeniami o pracę coraz więcej rekruterów poszukuje osób z doświadczeniem w Big Data. Według badania autorstwa InsightExpress 8 na 10 polskich menedżerów IT sądzi, że Big Data stanowiło będzie trzon strategii ich przedsiębiorstw w ciągu najbliższych pięciu lat. Polskie uczelnie nie zamierzają przespać tego czasu. Szkoła Główna Handlowa w październiku zeszłego roku uruchomiła pierwszą edycję dwusemestralnych studiów podyplomowych: Inżynieria Danych – Big Data. Z kolei Politechnika Warszawska od 2012 organizuje seminaria poświęcone tematyce Big Data. W polskiej nauce pierwsze oznaki zainteresowania potencjałem tej branży są już widoczne.
Nie ulega wątpliwości, że Big Data Scientist będzie niebawem wymieniany jednym tchem obok tak dochodowych i zawsze potrzebnych profesji jak prawnik, chirurg czy dentysta. Pokusą jest tutaj nie tylko chłonny rynek, lecz także zarobki.
Big Data = Big Money?
Frank J. Ohlhorst, dziennikarz IT zajmujący się Big Data zanim to jeszcze było modne, w książce „Turning Big Data into Big Money” przywołuje zasadę 4V. To właśnie dzięki niej Big Data może (ale nie musi) generować Big Money, czyli wielkie pieniądze. Te 4V to: Volume (ogromna ilość danych), Variety (ogromna ich różnorodność), Veracity (wiarygodność danych) oraz Velocity (zawrotna szybkość ich generowania). Te cztery czynniki decydują o tym, ile warte są dane, w sensie tyleż ich merytorycznej co i finansowej cenności. Ohlhorst nie odpowiedział wprawdzie wprost na pytanie: ile można zarobić na danych? Pokazuje raczej, na czym należy się skupić, żeby móc na nich zarobić. Mimo to można podać pewne szacunki zarobkowe branży Big Data. Przynajmniej w kolebce tej technologii, czyli w Stanach Zjednoczonych.
Portal DataJobs oszacował średnie wynagrodzenia początkujących badaczy danych w USA w granicach 50 tys. USD – 75 tys. USD. W przypadku doświadczonych analityków mówimy już o widełkach cenowych rzędu 65 tys. USD – 110 tys. USD. Z kolei według Burtch Works mediana zarobków badacza danych ze stażem do 3 lat, który może pochwalić się dyplomem uniwersyteckim, dobrą znajomością języków programowania oraz metod statystycznych, wynosi 80 tys. USD. Ci, którzy pracują w branży dłużej mogą liczyć nawet na 150 tys. USD. Czy to już “Big Money”? Zależy jak na to patrzeć. W USA są to zarobki, które stoją w tym samym rzędzie co pensje lekarzy czy prawników, a także wyspecjalizowanych programistów.
A jak szacunki przedstawiają się u nas? W Polsce podstawowym problemem jest fakt, że zawód badacza danych na rynku pracy jeszcze nie ostygł, a w związku z tym brakuje – nomen omen – danych do przedstawienia wiarygodnych statystyk. W dostępnych raportach płacowych zawody takie jak “Big Data Scientist” czy “Big Data Architect” praktycznie nie występują. Powodem jest m.in. niewielka liczba pracowników tego sektora, których kwalifikuje się często do tej samej grupy wynagrodzeń, co np. programistów. W ustaleniu miarodajnych wyników nie pomaga również często znacząca rozpiętość widełek płacowych. Jednak sporządzenie takich wyników jest tylko kwestią czasu, bowiem popularność Big Data w kraju nad Wisłą rośnie lawinowo. Dowodem są choćby raporty giełdowych spółek, pełniące funkcję papierka lakmusowego tego wciąż kształtującego się rynku.
Prześwietlając raport Cloud Technologies, warszawskiej spółki IT założonej przez Piotra Prajsnara i specjalizującej się w analizie dużych zbiorów danych wykorzystywanych m.in. w reklamie internetowej, można wysnuć wniosek, że Big Data w Polsce wkracza właśnie w swój złoty okres. To właśnie spółka związana z sektorem Big Data okazała się u nas gwiazdą alternatywnego parkietu NewConnect, zamykając 2014 rok z rekordowym kursem +726,7%. W dodatku z kwartału na kwartał spółka poprawiała swoje wyniki. W drugim kwartale 2014 jej przychody wyniosły 3,25 mln zł, w trzecim 5,11 mln zł, a w czwartym już 8,43 mln zł. Rósł też zysk netto: w drugim kwartale wyniósł 1,85 mln zł, w trzecim 2,27 mln zł, a w czwartym już 4,30 mln zł. Łącznie w 2014 roku przychody netto ze sprzedaży produktów Cloud Technologies wyniosły 17,54 mln zł a zysk 8,39 mln zł. Żeby uzmysłowić sobie wzrost popularności Big Data w Polsce warto przypomnieć, że jeszcze w 2013 roku spółka Piotra Prajsnara zanotowała przychody na poziomie “tylko” 2,6 mln zł, a jej ówczesny zysk wynosił “tylko” 54 tys. zł.
Mimo imponujących wzrostów polskich spółek nie jest to jeszcze takie “big money”, jakie z Big Data można wycisnąć.
Epoka Big (Smart) Data
W 2008 roku Dr Vinton G. Cerf z Google, szerszej publiczności znany jako „ojciec internetu”, zapowiadał rychłe nadejście czasów, w których koniecznością stanie się poznanie osoby po drugiej stronie kabla po to, by lepiej zrozumieć ją i jej potrzeby. Te czasy już nadeszły.
Big Data rośnie dziś w tempie dwucyfrowym, zaś dynamika wzrostu przekracza 40% w skali roku. Wikibon prognozuje, że do 2017 roku wartość całego rynku osiągnie 47 mld USD. Już dziś należałoby mówić może nie tyle o Big, co o Huge Data. Jak przewiduje Oracle do 2020 roku wygenerujemy w Sieci już ponad 45 Zettabajtów danych. IDC przelicza, że na jednego mieszkańca Ziemi w 2020 roku przypadnie ponad 5,2 GB danych. Według prezesa Google w 48 godzin produkujemy w Internecie więcej danych, niż od początku powstania cywilizacji do 2003 roku.
Nie należy jednak wpadać w obsesję ilości. Bardziej podstawową kwestią jest rozdzielczość czy jakość danych, czyli to, co można z ich pomocą zrobić. Wówczas na pierwszym planie pojawia się pojęcie „smart data”, czyli danych już uporządkowanych i zinterpretowanych, pogrupowanych w profile behawioralne (profile zachowań) użytkowników internetu. To dane, które przeszły przez warsztat wytrawnego badacza i stanowią solidną podstawę nie tylko do zbudowania konkretnej strategii komunikacyjnej, ale też do personalizacji Sieci.
To fakt: ilość danych generowanych w internecie jest gigantyczna, a ich przetworzenie przekracza możliwości tradycyjnych, konwencjonalnych systemów. Mimo tego wykorzystywana strategicznie jest stosunkowo niewielka część z nich, obecnie średnio jakieś 20% całego wolumenu, ale IDC „pociesza”, że do 2020 roku będzie to już 30%. Rzecz w tym, że to wciąż mało. Ten procent trzeba zwiększać. A to oznacza tytaniczną pracę – i wszystkie ręce na pokład. Dlatego stanowiska typu „Big Data Scientist” czy „Big Data Architect” będą rosły jak grzyby po deszczu. To nie tylko seksowne i lukratywne zawody. To zawody przyszłości.
Źródło: Tomasz Lachowski & Adam Mitura, inPlus Media
[…] słusznie powiedzieć, że big data to duży zbiór danych, który zostaje poddany matematycznej analizie w celu wykrycia […]