Sua organização gerencia dados usando mainframe e você é um profissional de mainframe? Se sim, então você pode querer estar pronto para o elefante na sala! Sua organização, como muitas outras, pode em breve descarregar lote de mainframe para . Se isso acontecer, você, como profissional de mainframe, também deve estar pronto para o Hadoop.
Vamos entender rapidamente por que é inteligente para um profissional de mainframe estar pronto para essa mudança.
A pró-atividade pode ajudá-lo a obter mais responsabilidade no trabalho após o turno
Devido aos avanços recentes na computação, muitos negócios principais que são orientados por lote, rodando em mainframes, estão mudando para plataformas modernas. A ideia da transição do mainframe é se adaptar com flexibilidade às mudanças nas necessidades do negócio. Anteriormente, os dados que capturamos eram estruturados e bastante simples, por exemplo: dados de vendas, pedidos de compra e outros dados corporativos padrão. Mas agora, a entrada de big data, com mais informações não estruturadas como texto, documentos, imagens e assim por diante, é um desafio para nosso sistema empresarial. O mainframe vive no mundo dos dados estruturados, onde lidar com alto volume de dados não estruturados é demorado e caro. Felizmente, o Hadoop, uma plataforma de código aberto, parece uma alternativa viável ao mainframe que lida com alto volume e variedade de dados gerados pela empresa. O código aberto torna o Hadoop econômico e fácil de usar. Portanto, mais de 150 empresas já estão usando este sistema de gerenciamento de big data de código aberto, e o resto está com pressa para se juntar a ele. Portanto, se você conheceu o Hadoop antes de sua organização, então você está pronto para assumir uma nova função, e mais responsabilidade.
Vamos imaginar que sua organização mudou recentemente seu gerenciamento de dados para o Hadoop. Após essa transição, eles exigiriam força de trabalho com conhecimentos e habilidades em Hadoop. Se você adquiriu um conhecimento prático de big data e Hadoop de antemão, seu valor para a organização aumentaria muito.
Os outros motivos cruciais, por que, como um profissional de mainframe, mudar para o Hadoop pode ser uma vantagem, são:
- Como vimos, o principal motivo pelo qual muitas organizações estão migrando para o Hadoop é a incapacidade do mainframe de lidar com a carga de trabalho corporativa. No entanto, o Hadoop lida com a carga de trabalho corporativa, reduz a tensão e principalmente reduz o custo.
- O Hadoop oferece a capacidade de lidar com lógicas de negócios complexas. Isso o tornará mais eficiente, pois você já tem o conhecimento de como trabalhar com mainframe.
- De certa forma, trabalhar com mainframes pode impedir você de cumprir os acordos de nível de serviço. A razão para isso é o crescente volume de dados. Se você conhece o Hadoop e seus outros recursos como PIG, Hive, Sqoop, Hbase etc, você será capaz de lidar com qualquer volume e velocidade de dados em diferentes condições.
- Geralmente, os mainframes demoram mais para processar os dados com processamento em lote. Isso resulta no atraso dos relatórios e sua análise. Com o Hadoop instalado, o processamento em lote será mais simples.
- Depois de dominar o mainframe, aprender Hadoop será muito fácil para você, pois ele possui códigos simples e curtos.
Muitos profissionais de TI previram que o Hadoop será o futuro do sistema de gerenciamento de dados. Não são apenas as empresas de TI, mas outros setores como varejo, fabricação de alimentos, empresas de consultoria, negócios de e-learning, empresas financeiras, viagens online, seguradoras e assim por diante, estão mudando seu sistema de gerenciamento de dados do mainframe para . Portanto, o Hadoop tornou-se uma habilidade emergente com grande demanda.
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Grande demanda por profissionais de Big Data
O crescente interesse empresarial no Hadoop e em suas tecnologias está gerando uma grande demanda por profissionais com habilidades em big data. Nós podemos dizer, big data está criando grandes oportunidades de carreira para profissionais de mainframe . As organizações que estão migrando para o Hadoop procuram pessoas com conhecimento e experiência do Hadoop e suas abordagens, como MapReduce e R. Portanto, os profissionais de mainframe em transição para o espaço de big data junto com o conjunto de habilidades do Hadoop terão uma grande carreira pela frente.
De acordo com Alice Hill, diretora administrativa da Dice.com, “As postagens de empregos do Hadoop aumentaram 64% em relação ao ano anterior, e o Hadoop é o líder na categoria de big data para anúncios de empregos.”
Aprender ou usar o Hadoop requer um nível de experiência analítica. Com o conhecimento de mainframe como base, sua tentativa de aprender Hadoop o tornará mais eficiente e seguro para lidar com tecnologias diferentes e em constante mudança. Como um técnico, tenho certeza de que você poderá se dar ao luxo e construir coisas novas e, atualmente, Big data e a análise de dados estão ganhando muito impulso e será um futuro maior. Portanto, se você tem conhecimento de Hadoop, isso beneficiará muito sua carreira.
Então, por que os profissionais de TI não deveriam mudar do mainframe para o Big Data Hadoop, quando eles podem torná-lo grande e vantajoso?
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