Pourquoi un professionnel mainframe devrait-il passer au Big Data et à Hadoop?

Le big data et hadoop devraient être l'avenir du système de gestion des données. Le Big Data sera destiné aux personnes qui passeront du Mainframe au Big Data Hadoop.



Votre organisation gère-t-elle les données à l'aide du mainframe et êtes-vous un professionnel du mainframe? Si oui, alors vous voudrez peut-être être prêt pour l'éléphant dans la pièce! Votre organisation, comme de nombreuses autres, pourrait bientôt décharger le lot mainframe vers . Si cela se produit, vous, en tant que professionnel du mainframe, devez également être prêt pour Hadoop.



Comprenons rapidement pourquoi il est intelligent pour un professionnel du mainframe d'être prêt pour ce mouvement.

qu'est-ce que la visualisation de données dans un tableau

La pro-activité peut vous aider à obtenir plus de responsabilités professionnelles après le quart de travail

En raison des récents progrès de l'informatique, de nombreuses activités de base orientées par lots, exécutées sur des mainframes, se tournent vers des plates-formes modernes. L'idée de la transition mainframe est de s'adapter de manière flexible aux changements des besoins de l'entreprise. Auparavant, les données que nous avons capturées étaient structurées et simples, par exemple: données de vente, bons de commande et autres données d'entreprise standard. Mais maintenant, l'entrée de mégadonnées, avec plus d'informations non structurées comme du texte, des documents, des images, etc. est un défi pour notre système d'entreprise. Mainframe vit dans le monde des données structurées, où le traitement d'un volume élevé de données non structurées prend du temps et est coûteux. Heureusement, Hadoop, une plate-forme open source semble être une alternative viable au mainframe qui gère un volume élevé et une variété de données générées par l'entreprise. Être open-source rend Hadoop rentable et facile à utiliser. Par conséquent, plus de 150 entreprises utilisent déjà ce système de gestion de Big Data open source, et les autres sont pressées de participer. Donc, si vous connaissez Hadoop avant votre organisation, vous êtes prêt à assumer un nouveau rôle, et plus de responsabilité.



Imaginons que votre organisation ait récemment déplacé sa gestion des données vers Hadoop. Après cette transition, ils auraient besoin d'une main-d'œuvre possédant les connaissances et les compétences Hadoop. Si vous avez acquis au préalable une connaissance pratique du Big Data et de Hadoop, votre valeur pour l'organisation augmenterait considérablement.

Les autres raisons cruciales, pour lesquelles en tant que professionnel du mainframe, passer à Hadoop peut être un avantage, sont:

  • Comme nous l'avons vu, la principale raison pour laquelle de nombreuses organisations optent pour Hadoop est l'incapacité du mainframe à gérer la charge de travail de l'entreprise. Cependant, Hadoop gère la charge de travail de l'entreprise, réduit les contraintes et réduit principalement les coûts.
  • Hadoop offre la possibilité de gérer des logiques métier complexes. Cela vous rendra plus efficace car vous avez déjà les connaissances nécessaires pour travailler avec un mainframe.
  • D'une certaine manière, travailler avec des mainframes peut vous empêcher de respecter les accords de niveau de service. La raison en est le volume croissant de données. Si vous connaissez Hadoop et ses autres fonctionnalités telles que PIG, Hive, Sqoop, Hbase, etc., vous serez en mesure de gérer n'importe quel volume et vitesse de données dans différentes conditions.
  • En règle générale, les mainframes prennent plus de temps pour traiter les données avec un traitement par lots. Cela entraîne un retard des rapports et de leur analyse. Avec Hadoop en place, le traitement par lots sera plus simple.
  • Lorsque vous maîtrisez le mainframe, apprendre Hadoop serait très facile pour vous, car il contient des codes simples et courts.

De nombreux professionnels de l'informatique ont prédit que Hadoop sera l'avenir du système de gestion de données. Ce ne sont pas seulement les entreprises informatiques, mais les autres industries telles que la vente au détail, la fabrication alimentaire, les sociétés de conseil, les entreprises d'apprentissage en ligne, les voyages en ligne des entreprises financières, les compagnies d'assurance, etc. déplacent leur système de gestion de données du mainframe au . Par conséquent, Hadoop est devenu une compétence émergente, très demandée.

Demande énorme pour les professionnels du Big Data

L'intérêt croissant des entreprises pour Hadoop et ses technologies entraîne une énorme demande de professionnels ayant des compétences en Big Data. On peut dire, le big data crée de grandes opportunités de carrière pour professionnels mainframe . Les organisations qui migrent vers Hadoop recherchent des personnes ayant des connaissances et une expérience de Hadoop et de ses approches telles que MapReduce et R. Par conséquent, les professionnels du mainframe qui passent à l'espace Big Data avec les compétences Hadoop auront une belle carrière à venir.



tendance de l

Selon Alice Hill, directrice générale de Dice.com, «Les offres d'emploi Hadoop ont augmenté de 64% par rapport à l'an dernier, et Hadoop est le leader dans la catégorie Big Data pour les offres d'emploi.»

Apprendre ou utiliser Hadoop nécessite un niveau d'expertise analytique. Avec la connaissance du mainframe comme base, votre tentative d'apprendre Hadoop vous rendra plus efficace et plus solide pour faire face à des technologies différentes et changeantes. En tant que technicien, je suis sûr que vous serez prêt à vous livrer et à créer de nouvelles choses, et actuellement, les données volumineuses et l'analyse des données gagnent beaucoup d'élan et seront un avenir plus grand. Donc, si vous connaissez Hadoop, cela profitera grandement à votre carrière.

Alors, pourquoi les professionnels de l’informatique ne devraient-ils pas passer du mainframe au Big Data Hadoop, alors qu’ils peuvent le rendre grand et avantageux!

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