BIZNES INNOWACJE

7 kompetencji, które mogą dać Ci podwyżkę w 2019

Portale technologiczne poświęcone branży IT publikują okresowo raporty na temat najlepiej płatnych zawodów oraz stanowisk, ale informacje te mogą mieć ograniczone zastosowanie dla zdecydowanej większości profesjonalistów pracujących już w branży IT i nie planujących przekwalifikowania na nową specjalność.

Zmiana kariery z np. administratora baz danych na specjalistę ds. cyberbezpieczeństwa choć możliwa jest raczej rzadkością. Wymagałaby sporo edukacji, poza tym trzeba liczyć się z tymczasowym obniżeniem wynagrodzenia, do czasu zdobycia wystarczającego doświadczenia.

Jednak potencjał zawodowy, a co za tym idzie również prawdopodobieństwo wzrostu wynagrodzenia można podnieść w inny sposób – poprzez nabycie lub rozwinięcie jednej czy dwóch dodatkowych kompetencji. Ważne jest, aby te kompetencje wpisywały się i rozszerzały pełnioną już rolę zawodową, nie zmieniając jej jednak. Taki “indeks umiejętności” prowadzi Foote Partners, śledząc składowe płacowe powiązane z różnymi umiejętnościami i kompetencjami – certyfikowanymi i niecertyfikowanymi. Z raportu za 1Q 2018 r. wynika, że szczególnie cenne są obecnie kompetencje zaliczane do niecertyfikowanych, zwiększając wynagrodzenie pracownika IT średnio o 9,3%, w porównaniu ze wzrostem średnio o 7,6% w przypadku kompetencji IT certyfikowanych.

Dlaczego tak ważne są niecertyfikowane umiejętności?

Wymóg czasów. Firmy, które korzystają z szybko postępującej transformacji biznesu i jego cyfryzacji, odczuwają dotkliwie niedobór pracowników, którzy rozumieją nowe technologie, takie jak blockchain, Internet of Things (IoT), sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe czy zaawansowana analiza danych. Większość z wymienionych dziedzin jest tak nowa, że nie istnieją certyfikaty poświadczające kompetencje, a te nieliczne które istnieją są dostępne zbyt krótko, aby mieć znaczącą pozycję rynkową. Ponadto, transformacja cyfrowa skłania pracodawców do poszukiwania pracowników zdolnych do holistycznego spojrzenia na całokształt roli IT w organizacji i inicjowania dużych zmian, prowadzących do podniesienia efektywności operacyjnej. Poszukują specjalistów IT z mieszanką wiedzy architektonicznej i umiejętności biznesowych, ponieważ właśnie takie osoby są w stanie przeprowadzić firmę przez złożone organizacyjnie i technologicznie zmiany.

Przyglądamy się tym umiejętnościom, które prezentują potencjał na rodzimym rynku IT (w tym dwóm certyfikowanym):

Architektura danych Firmy w prawie każdej branży starają się coraz bardziej polegać w swoich decyzjach na danych (data-driven). W tym celu poszukują specjalistów z kompetencjami w zakresie architektury danych. Specjalistów, którzy potrafią zrozumieć złożone relacje pomiędzy bazami danych, aplikacjami i systemami oraz zaprojektować nowe sposoby przechowywania, zarządzania i wykorzystania danych. Osoby posiadające takie umiejętności pełnią role architektów danych, często pracują jako administratorzy baz danych, twórcy / managerowie aplikacji, badacze danych (data scientists), kierownicy projektów czy analitycy biznesowi.
Architektura cyberbezpieczeństwa Cyberbezpieczeństwo jest i będzie obszarem o rosnącym zapotrzebowaniu, ponieważ przedsiębiorstwa stale starają się wyprzedzić doskonalące się strategie i taktyki cyberprzestępców. Współcześnie organizacje często stosują złożone środki obronne i, podobnie jak w dziedzinie zarządzania danymi, potrzebują specjalistów z umiejętnością całościowego spojrzenia na architekturę bezpieczeństwa organizacji. Celem architektury bezpieczeństwa korporacyjnego jest dostarczenie projektu koncepcyjnego infrastruktury bezpieczeństwa sieci, powiązanych mechanizmów bezpieczeństwa oraz powiązanych polityk i procedur bezpieczeństwa. Architektura bezpieczeństwa korporacyjnego łączy komponenty infrastruktury bezpieczeństwa w jedną spójną całość.  Osoby z umiejętnościami modelowania i projektowania architektury bezpieczeństwa mają perspektywy w rolach architekta bezpieczeństwa, menedżerami bezpieczeństwa, administratorami lub analityka bezpieczeństwa korporacyjnego
Uczenie maszynowe Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji, która (w uproszczeniu) koncentruje się na budowie systemów pozwalających podnieść efektywność działania w obszarach o dużej złożoności i liczbie parametrów, nieznanych powiązaniach, budując modele wykorzystujące dostępne dane. Ma zastosowania w najgorętszych obecnie dziedzinach jak modele predykcyjne w analizach big data. Narzędzia cyberbezpieczeństwa wykorzystują uczenie maszynowe w celu zwiększenia ich zdolności do wykrywania, zapobiegania i łagodzenia ataków. Narzędzia do zarządzania IoT wykorzystują uczenie maszynowe do wykrywania i odpowiedniego reagowania na anomalie. E-commerce wykorzystuje mechanizmy rekomendacji oparte na uczeniu maszynowym. Przy tak wielu różnych zastosowaniach Foote Partners wskazuje uczenie maszynowe jedną z najcenniejszych umiejętności, które specjaliści IT mogą dodać do swoich CV.
Analiza preskryptywna Ściśle powiązana z uczeniem maszynowym i analityką predykcyjną. Obejmuje analizę danych historycznych, rozpoznawanie trendów i wzorców oraz prognozowanie przyszłych zdarzeń w oparciu o otrzymane rezultaty. Oprogramowanie tego typu staje się coraz powszechniejsze wśród użytkowników korporacyjnych. Oferuje funkcjonalność generowania sugerowanych działań opartych na wynikach analizy predykcyjnej (Next Best Action – NBA). IDC prognozuje, że rynek oprogramowania APA (Advanced & Predictive Analytics) będzie rosnąć w tempie prawie 10% rocznie a zaawansowane techniki analityczne będą wbudowane w coraz więcej aplikacji. Przedsiębiorstwa będą w stanie czerpać korzyści dzięki dostępności coraz większej liczby danych z różnych źródeł. Znajomość tej dziedziny i narzędzi może być pomocna specjalistom z obszaru zarządzania danymi, cyberbezpieczeństwa, tworzenia aplikacji czy operacji IT.
Analiza ryzyka Firmy od zawsze narażone są na ryzyko – nie ma w tym nic odkrywczego. Jednak dzisiejsze organizacje są pod coraz większą presją wewnętrzną i zewnętrzną, stąd rola zarządzania ryzykiem (operacyjnym, biznesowym, finansowym, cyberbezpieczeństwa itp.) rośnie w szybkim tempie. Tu właśnie pojawia się analityka i ocena ryzyka. Narzędzia analizy ryzyka wykorzystują technologie takie jak analityka predykcyjna i uczenie maszynowe, aby lepiej powiązać różne rodzaje ryzyka na jakie narażona jest organizacja, oraz zapewnić decydentom wsparcie w podejmowaniu decyzji co do kierunków działań, technik minimalizacji ryzyka. Podobnie jak inne umiejętności na tej liście, analiza ryzyka wymaga zarówno wiedzy technicznej, jak i biznesowej i może być przydatna analitykom danych i menedżerom IT.
TOGAF TOGAF (The Open Group Architecture Framework), rozwijany przez The Open Group to standard architektury korporacyjnej, który ma na celu poprawę efektywności biznesowej w organizacjach. Ramy architektoniczne standardu są zbudowane na czterech filarach: architekturze biznesowej, architekturze danych, architekturze aplikacji i architekturze technicznej. Zawiera również metodę rozwoju architektury (ADM), która oferuje iteracyjny proces planowania architektury korporacyjnej. Podobnie jak w przypadku wcześniej wymienionych obszarów wymaga umiejętności całościowego spojrzenia na biznes jak i aspektów technologicznych.
COBIT COBIT (Control Objectives for Information and related Technology) to wg ISACA, organizacji nadzorującej COBIT wiodące strukturalne podejście do zarządzania informatyką w przedsiębiorstwach”. Najnowsza wersja COBIT 5 oferuje wskazówki dotyczące m.in. audytu, zarządzania ryzykiem, bezpieczeństwa informacji, compliance jak i IT governance w przedsiębiorstwie. Korzyści ze znajomości COBIT czerpać mogą menedżerowie IT, CIO, CTO, specjaliści ds. bezpieczeństwa, specjaliści od zarządzania danymi czy infrastruktury IT.

 

Rozważ wyłączenia AdBlockera

Cloud Forum rozwija działalność m.in. dzięki wyświetlaniu reklam online dla naszych Czytelników. Prosimy o rozważenie wsparcia nas poprzez wyłączenie blokera reklam.
Chmura Migracja Transformacja

Obserwuj nas: