¿Su organización gestiona datos mediante mainframe? ¿Es usted un profesional de mainframe? Si es así, entonces quizás quieras estar listo para el elefante en la habitación. Su organización, como muchas otras, pronto podría descargar lotes de mainframe a . Si eso sucede, usted, como profesional de mainframe, también debe estar preparado para Hadoop.
Comprendamos rápidamente por qué es inteligente que un profesional de mainframe esté listo para este movimiento.
La proactividad puede ayudarlo a obtener una mayor responsabilidad laboral después del turno
Debido a los recientes avances en informática, muchas empresas centrales que están orientadas a lotes, que se ejecutan en mainframes, se están trasladando a plataformas modernas. La idea de la transición al mainframe es adaptarse de manera flexible a los cambios en las necesidades comerciales. Anteriormente, los datos que capturamos estaban estructurados y eran bastante simples, por ejemplo: datos de ventas, órdenes de compra y otros datos empresariales estándar. Pero ahora, la entrada de macrodatos, con más información no estructurada como texto, documentos, imágenes, etc., es un desafío para nuestro sistema empresarial. Mainframe vive en el mundo de los datos estructurados, donde manejar un gran volumen de datos no estructurados consume mucho tiempo y es costoso. Afortunadamente, Hadoop, una plataforma de código abierto parece ser una alternativa viable al mainframe que maneja un gran volumen y variedad de datos generados por la empresa. Ser de código abierto hace que Hadoop sea rentable y fácil de usar. Por lo tanto, más de 150 empresas ya están usando este sistema de administración de big data de código abierto, y el resto tiene prisa por unirse. Por lo tanto, si conoce Hadoop antes que su organización, entonces está listo para asumir un nuevo rol, y más responsabilidad.
Imaginemos que su organización ha trasladado recientemente su gestión de datos a Hadoop. Después de esta transición, necesitarían mano de obra con conocimientos y habilidades de Hadoop. Si ha adquirido un conocimiento práctico de Big Data y Hadoop de antemano, su valor para la organización aumentaría enormemente.
Las otras razones cruciales por las que, como profesional de mainframe, cambiarse a Hadoop puede ser una ventaja, son:
- Como hemos visto, la razón principal por la que muchas organizaciones se están moviendo a Hadoop es la incapacidad del mainframe para manejar la carga de trabajo empresarial. Sin embargo, Hadoop maneja la carga de trabajo empresarial, reduce la tensión y principalmente reduce el costo.
- Hadoop presenta la capacidad de manejar lógicas comerciales complejas. Esto lo hará más eficiente ya que ya tiene el conocimiento de trabajar con mainframe.
- En cierto modo, trabajar con mainframes podría impedirle cumplir con los acuerdos de nivel de servicio. La razón de esto es el creciente volumen de datos. Si conoce Hadoop y sus otras características como PIG, Hive, Sqoop, Hbase, etc., podrá manejar cualquier volumen y velocidad de datos en diferentes condiciones.
- Generalmente, los mainframes tardan más en procesar los datos con procesamiento por lotes. Esto resulta en el retraso de los informes y su análisis. Con Hadoop implementado, el procesamiento por lotes será más simple.
- Cuando domine el mainframe, aprender Hadoop será muy fácil para usted, ya que tiene códigos simples y cortos.
Muchos profesionales de TI han predicho que Hadoop será el futuro del sistema de gestión de datos. No son solo las empresas de TI, sino que otras industrias como el comercio minorista, la fabricación de alimentos, las empresas de consultoría, el comercio electrónico, las empresas financieras, los viajes en línea, las compañías de seguros, etc., están trasladando su sistema de gestión de datos . Por lo tanto, Hadoop se ha convertido en una habilidad emergente, que tiene una gran demanda.
Gran demanda de profesionales de Big Data
El creciente interés empresarial en Hadoop y sus tecnologías está impulsando una gran demanda de profesionales con habilidades de big data. Podemos decir, Big Data está creando grandes oportunidades profesionales para profesionales de mainframe . Las organizaciones que están migrando a Hadoop buscan personas con conocimiento y experiencia de Hadoop y sus enfoques como MapReduce y R. Por lo tanto, los profesionales de mainframe que están en transición al espacio de big data junto con el conjunto de habilidades de Hadoop tendrán una gran carrera por delante.
Según Alice Hill, directora general de Dice.com, 'Las publicaciones de trabajos de Hadoop aumentaron un 64 por ciento con respecto al año anterior, y Hadoop es el líder en la categoría de big data para las ofertas de trabajo'.
Aprender o usar Hadoop requiere un nivel de experiencia analítica. Con el conocimiento de mainframe como base, su intento de aprender Hadoop lo hará más eficiente y sólido para lidiar con tecnologías diferentes y cambiantes. Como experto en tecnología, estoy seguro de que estará preparado para disfrutar y construir cosas nuevas, y actualmente, Big Data y análisis de datos están ganando mucho impulso y serán un futuro más grande. Por lo tanto, si tiene conocimientos de Hadoop, beneficiará enormemente su carrera.
Entonces, ¿por qué los profesionales de TI no deberían pasar de Mainframe a Big Data Hadoop, cuando pueden hacerlo grande y ventajoso?
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