Занимаюсь довольно специфическим хоть и повсеместным ИТ. 10 лет.

Забавно, что конкретно в моей области есть четкая грань между понимать и мочь якобы ВСЕ делать, но по стандартным подходам. И подавляющее большинство до понимания никогда не дойдет, потому что для этого нужно выйти за рамки стандартных подходов, чего без особой нужды не бывает.

у меня ощущение, что некоторые отвечающие здесь слишком молоды или недостаточно еще профессиональны и не понимают. о чем речь. Они думают, что выдача профессиональных реезультатов и есть тот самый уровень. Хотя я и постарался объяснить. что дело не в этом. Значит. у Вас тоже 10 лет

Знаете. Это наверное зависит от уровня зрелости конкретной отрасли. В моем случае отрасль несмотря на модность и приличный объем незрелая. Подходы поверхностные, лобовые, по привычке перенесенные из прошлого опыта, на понимании сути проблемы не основанные даже у большинства суперпупер-вендоров. До поры до времени и так проходит. Мне не повезло (или повезло) - так поставили задачу, что пришлось выворачиваться на изнанку, т.е. буквально. Шаг за шагом все стандартные подходы пришлось поменять на противоположные. На это ушло пять лет, после чего наступило прозрение. Думаю со временем это будет общепринято и преподаваться, а пока частное достояние отдельных людей и организаций.

а можно узнать. что за область?

Аналитическая обработка корпоративных данных.

увы. я даже отдаленно не могу себе представить набор умений. Ну, это нормально, очень для меня таинственная область

Ничего загадочного. На первом уровне это банальная отчетность. Есть некие учетные системы: бухгалтерские, билиниговые, операционные и т.д. и есть необходимость свести данные ими порождаемые в приятные глазу таблички, графики или ведомости. Здесь развитие заканчивается идеей так называемых "хранилищ данных". Дескать прежде чем рисовать отчет надо бы собрать необходимые для него данные в одном месте - серевере, базе данных. Соответствующие умения: вынуть данные из одной системы, доставить по назначению, загрузить в другую систему, сбацать в том или ином инструменте требуемый внешний вид. Ничего такого.

На втором витке развития появляется мысль, что если уж данные все здесь, то может их пошерстить как-то, может чего интересного отыщется? Ну и шерстят. Например, садят не побоюсь этого слова, аналитика, который делает к данным разные заковыристые запросы при помощи специальных языков или опять же визуальных интструментов, думает над полученным результатом, снова запрашивает, а потом вдуг как закричит - эврика! :) А чтобы отклик на запросы был в пределах приятных аналитику 5 секунд, то данные надо бы уложить в специальном формате - OLAP называется. Еще лучше если шерстить будет не человек (человекам мы не очень верим), а машина, т.е. программа. Это дело называется Data Mining, требует какой-никакой прикладной математики, иногда нехилого железа и является фактически абсолютной вершиной для абсолютного большинсва корпоративных аналитических систем. Вендоры, собрав в коробку необходимый для вышеописанного инструментарий, ничтоже сумняшеся именуют это "Business Intelligence", а какже, и продают за бешеные деньги. Рай для всех причастных, однако.

Мня же из рая изгнали. Вот лежит допустим терабайт данных в хранилище. Хорошо но плохо. Потому что цифирьки лежат в разрезе, допусим, трех параметров (x,y,z), как, собственно, первоначально в учете родились, а моему умнику надо, чтобы в разрезе трех иных парметров,скажем - (p,r,s). Опаньки. Надо, значит, программно их преобразовать. Подать некому алгоритму на вход один терабайт и получить другой. Сразу проблемы. Молотить будет долго, может и месяц колбасить, а надо быстро - за час. Если че в исходном терабайте слегка поменялось, может совсем чуть-чуть, так и выходной терабайт надо не весь пересчитывать, а тоже только чуть. Алгоритм преобразования - это не простенькая формула, а нагромождение чего угодно, от сложной математики, до изощренной эмпирики. Выходные результаты должны быть объяснимы и устойчивы ко всяким глупостям во входных. Корректировки алгоритма, даже принципиальные, не должны приводить к переписыванию заново всей системы. И вообще должно быть понятно, что этом долбаном ящике происходит и почему и т.п. и т.д.

Вот только тут и начинаются настоящие трудности и настоящие открытия и вообщем-то настоящая аналитика. Ведь чловеческий мозг получает на вход всего ничего - посредственного качества набор пикселей, а выходе: все все все. Ну и да - только начинается, заканчивается вообще черт знает (я не знаю) где.

Спасибо. Я даже думаю, что что-то понял.