La tua organizzazione gestisce i dati utilizzando mainframe e sei un professionista mainframe? Se sì, allora potresti voler essere pronto per l'elefante nella stanza! La tua organizzazione, come molte altre, potrebbe presto trasferire il batch mainframe a . Se ciò accade, anche tu, come professionista mainframe, devi essere pronto per Hadoop.
Cerchiamo di capire rapidamente perché è intelligente per un professionista mainframe essere pronto per questa mossa.
La proattività può aiutarti a ottenere più responsabilità lavorativa dopo il turno
A causa dei recenti progressi nell'informatica, molte attività principali orientate in batch, eseguite su mainframe, stanno passando a piattaforme moderne. L'idea della transizione mainframe è quella di adattarsi in modo flessibile ai cambiamenti delle esigenze aziendali. In precedenza, i dati che abbiamo acquisito erano strutturati e piuttosto semplici, ad esempio: dati di vendita, ordini di acquisto e altri dati aziendali standard. Ma ora, l'inserimento di big data, con informazioni più non strutturate come testo, documenti, immagini e così via, rappresenta una sfida per il nostro sistema aziendale. Mainframe vive nel mondo dei dati strutturati, dove la gestione di un volume elevato di dati non strutturati richiede tempo e denaro. Fortunatamente, Hadoop, una piattaforma open source sembra essere una valida alternativa al mainframe che gestisce un volume elevato e una varietà di dati generati dall'azienda. Essere open source rende Hadoop conveniente e facile da usare. Pertanto, più di 150 aziende stanno già utilizzando questo sistema di gestione dei big data open source e il resto ha fretta di partecipare. Quindi, se conosci Hadoop prima della tua organizzazione, allora sei pronto per assumere un nuovo ruolo, e più responsabilità.
Immaginiamo che la tua organizzazione abbia recentemente spostato la gestione dei dati su Hadoop. Dopo questa transizione, richiederebbero forza lavoro con conoscenze e competenze Hadoop. Se hai acquisito una conoscenza pratica dei big data e di Hadoop in anticipo, il tuo valore per l'organizzazione aumenterebbe molteplice.
Gli altri motivi cruciali, per cui come professionista mainframe, passare a Hadoop può essere un vantaggio, sono:
- Come abbiamo visto, il motivo principale per cui molte organizzazioni stanno passando a Hadoop è l'incapacità del mainframe di gestire il carico di lavoro aziendale. Tuttavia, Hadoop gestisce il carico di lavoro aziendale, riduce lo sforzo e riduce principalmente i costi.
- Hadoop offre la capacità di gestire logiche aziendali complesse. Questo ti renderà più efficiente poiché hai già la conoscenza di lavorare con mainframe.
- In un certo senso, lavorare con i mainframe potrebbe impedirti di rispettare gli accordi sul livello di servizio. La ragione di ciò è il crescente volume di dati. Se conosci Hadoop e le sue altre funzionalità come PIG, Hive, Sqoop, Hbase ecc., Sarai in grado di gestire qualsiasi volume e velocità di dati in condizioni diverse.
- In genere, i mainframe impiegano più tempo per elaborare i dati con l'elaborazione batch. Ciò si traduce in un ritardo nelle segnalazioni e nella loro analisi. Con Hadoop, l'elaborazione in batch sarà più semplice.
- Una volta acquisito padronanza del mainframe, imparare Hadoop sarebbe molto facile per te, poiché ha codici semplici e brevi.
Molti professionisti IT hanno previsto che Hadoop sarà il futuro del sistema di gestione dei dati. Non sono solo le società IT, ma anche altri settori come vendita al dettaglio, produzione alimentare, società di consulenza, attività di e-learning, viaggi online di società finanziarie, compagnie di assicurazioni e così via stanno spostando il loro sistema di gestione dei dati dal mainframe al . Pertanto, Hadoop è diventata un'abilità emergente, molto richiesta.
Grande richiesta di professionisti dei Big Data
Il crescente interesse delle imprese per Hadoop e le sue tecnologie sta guidando un'enorme domanda di professionisti con competenze sui big data. Possiamo dire, i big data stanno creando grandi opportunità di carriera per professionisti mainframe . Le organizzazioni che stanno migrando a Hadoop sono alla ricerca di persone con conoscenza ed esperienza di Hadoop e dei suoi approcci come MapReduce e R. Pertanto, i professionisti mainframe che passano allo spazio dei big data insieme al set di competenze Hadoop avranno una grande carriera davanti.
Secondo Alice Hill, amministratore delegato di Dice.com, 'Le offerte di lavoro Hadoop sono aumentate del 64% rispetto a un anno fa e Hadoop è leader nella categoria dei big data per le offerte di lavoro'.
L'apprendimento o l'utilizzo di Hadoop richiede un livello di competenza analitica. Con la conoscenza del mainframe come base, il tuo tentativo di imparare Hadoop ti renderà più efficiente e solido per affrontare tecnologie diverse e in evoluzione. Come tecnico, sono sicuro che sarai pronto a concederti e costruire cose nuove, e attualmente, i big data e l'analisi dei dati stanno guadagnando molto slancio e sarà un futuro più grande. Quindi, se conosci Hadoop, ne trarrai grandi benefici per la tua carriera.
Quindi, perché i professionisti IT non dovrebbero passare da Mainframe a Big Data Hadoop, quando possono renderlo grande e vantaggioso!
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