Aranıyor: Kararlı, bilimsel mizaç
Yakın zamana dek yaratıcılık, meraklılık ve iletişim becerileri IT departmanları içerisinde tipik olarak vurgulanmadı. İşte birçok işverenin büyük veri projelerinde öncülük edecek insanları ararken IT operasyon ekiplerine bakmamasının nedeni bu olabilir.
Phillips’e göre IIA veri bilimini üçayaklı olarak görüyor: teknolojik (IT, sistemler, donanım ve yazılım), sayısal (istatistik, matematik, modelleme ve algoritmalar) ve işletme (ilgi alanı bilgisi). “Başarılı olarak gördüğümüz profesyoneller sayısal taraftan geliyor,” diye konuşuyor. “Onlar teknolojiyi biliyorlar ama teknolojiyi yürütmüyorlar. Onlar araçları sağlaması için IT’ye dayanıyorlar.”
Büyük veri aynı zamanda bilimsel bir mizaç istiyor, diyor Wills. “Veri bilimi hakkında konuştuğumuzda, o gerçekten deney güdümlü bir süreçtir,” açıklamasını yapıyor. “Siz genellikle çok fazla şey deniyorsunuz ve yolun çoğunda başarısızlığa hazır olmak durumundasınız.” Wills, bu tür işleri yapacak birisinin kişiliğinde önemli oranda kararlılık olmasına ihtiyaç duyduğunuzu söylüyor.
Büyük veri profesyonellerinin aynı zamanda varsayımlarını ve problemlere olan yaklaşımlarını hızlı bir biçimde değiştirmek için entelektüel olarak yeterince esnek olması gerekiyor, şeklinde konuşuyor Forrester Research analistlerinden Brian Hopkins.
“Kendinizi bir plana kısıtlayabilirsiniz ama birden çok plan veya hiç planın olmadığı bir ortamda çalışmak için rahat olmanız gerekiyor,” diye sürdürüyor konuşmasını. Bu, çoğu IT insanının alıştığından daha farklı bir yaklaşım olma eğiliminde. “Güçlü bir kurumsal IT bölümünden gelen IT’ciler, işleri hızlı bir biçimde yapmak, hızlı hareket etmek ve çevik olmak için belki de yeteneklerini biraz zorlayacaklar,” diyor Hopkins. Fakat işe alımcılar bir kez doğru insan türünü bulduğunda, onlar genellikle söz konusu kişiyi bir büyük veri rolüne atamaya isteklidir. Örneğin, Patil LinkedIn’de çalışmıştı ve “biz çoğunlukla kendi kendimizi eğitiyorduk çünkü bunun çoğu açık kaynaktı,” diye konuşuyor. Aynı şeyin çoğu firmada gerçekleşebileceğini düşünüyor. “Aynısını bu insanlar için yapabilirsiniz,” tabi eğer doğru kişiliklere sahipseler, şeklinde konuşuyor.
Esnek olan IT çalışanları yeni araçları öğrenmeye istekli ve bir noktada veri mimarisine hatta veri sanallaştırmaya geçebilecek kadar sanatçı, diyor Sacheti. Kısacası büyük veri yaratıcılıklarını ortaya koymak üzere fırsat arayan IT profesyonelleri için büyük bir potansiyel taşıyor.
Kariyer Fırsatları
Büyük veri meslekleri ve yetenekleri
Geleneksel unvanlar hatta standart nitelikler olmadan, herhangi bir kişinin bir büyük veri işi için uygun olup olmadığını bilmek güç. Büyük veri uzmanları ve işe alımcılarla yapılan röportajlara dayanan bu liste, ihtiyaç duyulan yeteneklerle en yaygın unvanların bazılarını eşleştirmeye çalışıyor.
• Veri bilimcileri: Büyük verinin en önde gelenleri. Bu rol muhtemelen 2011 McKinsey raporunda “derinlemesine analitik yetenek” olarak adlandırılan şeye en yakın olanı. Bazı firmalar veri bilimcileri için üst seviyede yönetim pozisyonları oluşturuyor.
Bu insanların çoğu matematik veya geleneksel istatistik arkaplanına sahip. Bazıları yapay zeka, doğal dil işleme veya veri yönetiminde deneyime ya da diplomaya sahip.
• Veri mimarları: Dağınık veriler, farklı veri türleri, tanımlanmamış veriler ve bolca belirsizlikle çalışmada iyi olan programcılar. Onlar geleneksel programlama veya iş zekası arkaplanına sahip kişiler olabilir ve sıklıkla istatistik bilirler. Yeni anlayışlar yaratmak üzere verileri yeni yollardan kullanabilmek için yaratıcılık ve istikrara ihtiyaç duyuyorlar.
• Veri görselleştiriciler: Analitikleri bir işletmenin kullanabileceği bilgiye dönüştüren teknologlar. Onlar verileri harmanlar ve ilgisine göre birleştirir, uzman olmayanların diline çevirir, verinin ne anlama geldiğini ve firmayı nasıl etkileyeceğini araştırır. İşletmenin tüm bileşenlerini anlayabilmeye ve C-seviye yöneticiler dahil olmak üzere tüm birimlerle iletişim kurabilmeye ihtiyaçları var.
• Veri değişim temsilcileri: Veri analitiği temelinde iç operasyon ve süreçlerdeki değişimleri yöneten insanlar. Onlar bir Altı Sigma arkaplanında geliyor olabilirler ama aynı zamanda jargonu diğerlerinin anlayabileceği ifadelere tercüme etmek için iletişim becerilerine gereksinimleri var.
• Veri mühendisleri/operatörleri: Büyük veri altyapısının tasarımcıları, geliştiricileri ve yöneticileri. Onlar işletmenin ihtiyaç duyduğu yoldan verilerin analiz edilmesi ve işlenmesine yardımcı olan mimariyi geliştirir. Ve o sistemlerin akıcı bir biçimde çalıştığından emin olurlar.
“En iyisini yapan insanlar, yoğun meraka sahip olanlardır,” şeklinde konuşuyor Greylock Partners’ın veri bilimcisi D.J. Patil. Patil muhtemelen ne hakkında konuştuğunun farkında: Forbes dergisi onu ve Cloudera’nın kurucusu Jeff Hammerbacher’ı veri bilimcisi olarak anıyor. Ve kariyerinin önceki safhasında, Patil LinkedIn’de veri bilimi ekibinin ve stratejisinin geliştirilmesine yardımcı oldu
