Współczesny świat wypełniony jest intensywnym zbieraniem i przetwarzaniem ogromnych ilości informacji. Nasze smartfony, aplikacje, zegarki sportowe, a nawet sprzęt AGD nieustannie wysyłają dane, które przedsiębiorstwa wykorzystują, by jak najlepiej odpowiadać na potrzeby klientów. Obecnie dane stały się walutą o wielkiej wartości. Obszar big data łączy metody i narzędzia, które pozwalają wydobyć istotne informacje z masowych zbiorów danych. Studenci kierunków wyższych widzą w tej dziedzinie świetną okazję do rozwoju zawodowego. W codziennym życiu analizy danych pojawiają się wszędzie – od reklam dopasowanych do naszych preferencji po propozycje treści na portalach społecznościowych. Czy ta tendencja zmieni na stałe rynek, czy też ustąpi miejsca kolejnym innowacjom technologicznym?
Big data w codziennym funkcjonowaniu
Codzienne aktywności coraz częściej wspiera niepozorna analiza informacji. Aplikacje do zamawiania jedzenia rejestrują nasze upodobania, godziny aktywności oraz wybrane potrawy, co pozwala dostawcom lepiej organizować pracę kurierów. Klienci, korzystając z wyszukiwarek ofert wakacyjnych, wpływają na analizę ruchu na portalach turystycznych – serwisy te ustalają ceny biletów według sezonowości i popytu. Spersonalizowane reklamy i propozycje filmów czy seriali na platformach streamingowych stanowią tylko niewielki wycinek możliwości, jakie daje praca z ogromnymi zbiorami danych. Znajomość mechanizmów zbierania i przetwarzania informacji okazuje się przydatna niemal we wszystkich branżach.
Podstawy big data
Pojęcie big data najczęściej opisuje się trzema podstawowymi cechami:
- objętość (volume) – odnosi się do ogromnej liczby zapisów,
- prędkość (velocity) – mierzy tempo, w jakim dane pojawiają się w systemie,
- różnorodność (variety) – obejmuje różne formaty – od uporządkowanych tabel do nieustrukturyzowanych nagrań audio czy obrazów.
Portale społecznościowe, aplikacje mobilne oraz urządzenia Internetu Rzeczy generują informacje, które trzeba zbierać i przetwarzać, by przekształcić je w wiedzę przydatną firmom, uczelniom i instytucjom naukowym. Technologie dedykowane obsłudze masowych danych odgrywają ważną rolę w rozwoju tej dziedziny. Platformy Apache Hadoop i Apache Spark umożliwiają rozproszone przechowywanie oraz analizę setek terabajtów danych. Rozwiązania oparte na chmurze gwarantują elastyczną infrastrukturę, opłacaną według zużycia.
Samo zebranie danych traci sens, gdy nie potrafimy wyciągnąć z nich wniosków lub stworzyć czytelnych wizualizacji i raportów dla decydentów. Dla studentów opanowanie narzędzi do interpretacji danych – na przykład Python, Tableau, a także systemów Hadoop czy Spark – staje się coraz cenniejszym atutem w CV. Nauka programowania, statystyki oraz projektowania procesów analitycznych otwiera przed absolwentami szerokie możliwości na rynku pracy.
Big data a rynek pracy
Młodzi ludzie coraz częściej obserwują nowe oferty pracy i rozwijają umiejętności związane z analizą dużych zbiorów danych. Raport Instytutu Analiz Rynku Pracy z lutego 2025 roku wskazuje, że zagadnienia związane z analizą danych mają duży wpływ na kształtowanie rynku zatrudnienia. Wzrasta zapotrzebowanie na specjalistów – data scientists, inżynierów big data czy ekspertów ds. analizy – w różnych sektorach, nie tylko w IT. Pracodawcy poszukują osób, które oprócz znajomości narzędzi programistycznych potrafią logicznie myśleć i rozumieć tło biznesowe informacji. Docenia się łączenie wiedzy technicznej z umiejętnościami komunikacyjnymi, ponieważ upraszcza to przekazywanie złożonych raportów do działów marketingu lub zarządów.
Wynagrodzenia w obszarze big data należą do jednych z najbardziej atrakcyjnych na rynku. Ścieżki kariery obejmują role konsultanta, inżyniera oprogramowania oraz lidera zespołu pracującego nad projektami z zakresu uczenia maszynowego. Postęp technologiczny rozszerza zakres pożądanych kompetencji, umożliwiając studentom kreowanie przyszłych stanowisk zgodnie z ich zainteresowaniami.
Zastosowanie big data w różnych sektorach
Edukacja akademicka
Uczelnie wyższe wykorzystują duże zbiory danych, by ulepszyć programy nauczania i wybierać skuteczne metody dydaktyczne. Monitorowanie wyników egzaminów pozwala lepiej organizować harmonogramy zajęć oraz optymalizować wsparcie dla studentów. Analizy danych rekrutacyjnych pomagają uczelniom przewidywać liczbę kandydatów na poszczególne kierunki i zapobiegać problemom z miejscami na studiach.
Marketing i reklama
Obszar ten przechodzi transformację dzięki big data. Działy marketingu łączą dane demograficzne z zachowaniami konsumentów, co pozwala precyzyjniej formułować strategie komunikacyjne oraz oceniać efektywność kampanii. Firmy zbierają informacje z serwisów społecznościowych oraz interakcji na stronach internetowych, dzięki czemu personalizują przekaz reklamowy, dopasowując go do indywidualnych potrzeb odbiorców.
Administracja publiczna
Instytucje rządowe oraz urzędy miejskie gromadzą setki tysięcy danych dotyczących mieszkańców, ich wniosków administracyjnych oraz statystyk demograficznych. Projekty oparte na big data usprawniają obsługę obywateli i pomagają w lepszym rozdysponowaniu środków publicznych. Systemy te umożliwiają również szybką reakcję w sytuacjach kryzysowych, na przykład przy nagłych zmianach pogody czy kryzysach informacyjnych.
Energetyka
Firmy energetyczne rejestrują informacje o zużyciu energii i przepływach w sieciach. Umożliwia to przewidywanie momentów wzmożonego obciążenia i wprowadzanie rozwiązań zmniejszających ryzyko awarii. Nowoczesne systemy informatyczne wspierają planowanie inwestycji w infrastrukturę elektryczną.
Handel
W e-commerce big data wspiera analizę cen oferowanych przez sklepy internetowe. Rynek ten charakteryzuje się dużą konkurencyjnością, dlatego firmy muszą reagować na zmiany cen wprowadzane przez rywali. Specjalistyczne algorytmy monitorują aktualne ceny w setkach sklepów, co umożliwia natychmiastową optymalizację strategii cenowych w celu zwiększenia zysków i utrzymania konkurencyjności. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o monitorowaniu cen, odwiedź stronę: https://dealavo.com/pl/monitoring-cen/.
Transport publiczny
Operatorzy metra, tramwajów i autobusów zbierają dane dotyczące tras przejazdu oraz częstotliwości kursów. Analiza tych informacji ułatwia zwiększenie liczby pojazdów w godzinach szczytu i lepsze dostosowanie rozkładów jazdy. Stały monitoring liczby pasażerów pomaga reagować na nieprzewidziane sytuacje, a dane historyczne wspierają planowanie modernizacji infrastruktury.
Czy big data to tylko chwilowa fascynacja?
Niektórzy podchodzą sceptycznie do zbierania ogromnych ilości informacji. Twierdzą, że przedsiębiorstwa gromadzą dane o nas bez wyraźnego celu. Jednak zwolennicy zaawansowanych analiz uważają, że big data wpisuje się w cyfrową transformację, a brak adaptacji do tej zmiany powoduje spadek konkurencyjności. Rozbudowane systemy infrastrukturalne, rosnące możliwości obliczeniowe oraz algorytmy radzące sobie z różnorodnymi zadaniami sugerują, że ta dziedzina ma duże szanse na trwałe miejsce w gospodarce.
Intensywne wykorzystanie danych rodzi jednak istotne problemy etyczne. Problemy związane z prywatnością wywołują obawy, zwłaszcza gdy zbieranie danych odbywa się bez zgody użytkowników. Coraz większym wyzwaniem staje się bezpieczeństwo informacji oraz zagrożenie cyberatakami. Dlatego tak ważne jest wprowadzenie rozwiązań zapewniających ochronę danych osobowych oraz minimalizujących ryzyko naruszeń, a także tworzenie i przestrzeganie transparentnych zasad przetwarzania danych, by budować zaufanie społeczne.
Nowe kierunki rozwoju big data
Przyszłość big data ściśle wiąże się z postępem w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Metody głębokiego uczenia osiągają coraz lepsze wyniki przy interpretacji języka naturalnego, wykrywaniu anomalii i analizie obrazów. W związku z tym wiele firm wprowadza rozwiązania pozwalające na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym. Banki usprawniają wykrywanie podejrzanych transakcji, działy logistyki optymalizują sieci dostaw, a instytucje bezpieczeństwa wzmacniają ochronę ruchu internetowego. Wraz z tym postępem niezbędne stają się przepisy prawne i normy etyczne określające, jak firmy powinny zarządzać informacjami. Równie ważne pozostaje ustalenie zasad odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez systemy oparte na AI.
Zaskakujące jest to, że na rynku brakuje specjalistów gotowych do pracy z tego rodzaju danymi. Mimo rosnącego zapotrzebowania na ekspertów pracodawcy mają trudności ze znalezieniem osób, które posiadają umiejętności korzystania z narzędzi i frameworków analitycznych. Taki niedobór tworzy wyjątkową okazję dla absolwentów kierunków informatycznych i pokrewnych, którzy zdecydują się na specjalizację w tej dziedzinie.
Podsumowanie
Tematyka big data przyciąga uwagę studentów i ekspertów z różnych dziedzin. Eksplozja informacji i rozwój narzędzi analitycznych wprowadzają nowe podejście do rozwiązywania skomplikowanych problemów, na które tradycyjne metody statystyczne już nie wystarczają. Umiejętność interpretacji dużych zbiorów danych wspiera rozwój biznesu, nauki i medycyny. Entuzjazm wobec big data nie stanowi chwilowej mody, lecz wpisuje się w szeroko pojętą transformację cyfrową zmieniającą nasze społeczeństwo.
Etyczne aspekty pracy z informacjami, takie jak ochrona prywatności i danych osobowych, wymagają szczególnej dbałości. Studenci powinni zwracać na nie szczególną uwagę na etyczne, ponieważ to właśnie oni będą tworzyć systemy operujące na wrażliwych danych. Praca z danymi wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale również analitycznego myślenia, otwartości na nowe rozwiązania oraz odpowiedzialności społecznej.
Źródła:
- „Rynek pracy, edukacjа, kompetencje. Aktualne trendy i wyniki badań”, raport przygotowany na zlecenie Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości przez Instytut Analiz Rynku Pracy
- https://dealavo.com/pl/
- Apache Software Foundation
- Coursera
- edX
Artykuł przygotowany we współpracy z partnerem serwisu.
Autor: Małgorzata Poręba