首页 品牌营销 移动营销 营销资讯 营销专栏 智能营销 用户战略 软文营销 营销实战 终端营销 企业文化 创业 广告营销 电商 人工智能 企业管理 投资 营销资讯 职场管理 成功故事 电话营销 网络营销 搜索引擎 SEO 视频营销 新媒体 大数据 市场研究 物联网 数字营销 招商 市场推广 解决方案 精准营销 营销工具 软文营销 营销实战 终端营销 企业文化 创业 广告营销 电商 人工智能 企业管理 投资 营销资讯 职场管理 成功故事 电话营销 网络营销 搜索引擎 SEO 视频营销 新媒体 大数据 市场研究 物联网 数字营销 招商 市场推广 解决方案 精准营销 营销工具

大数据对开发者的影响

大数据 发表时间:2019/4/25 11:29:53  作者:bbtao  

       提到大数据,我们首先会想到3V,即:数据量大、业务复杂、速度快。而对开发者来说,我们无需关心什么是大数据,大数据会带来哪些影响。开发者的日常工作,主要是解决哪些业务问题,通过哪些技术手段增加企业的业务价值,并进一步提高用户体验。但是,如果我们能全面地了解大数据的当前和未来状态,可以让开发工作变得得心应手。


  那么,开发人员在处理大数据时,需要记住哪些要领呢?


  1、把基本流程自动化,重点关注业务问题


  很多开发者都知道,要想构建一个更酷的解决方案,需要关注最重要的业务问题,并且要与各个部门通力合作,共同完成。但是,开发人员不了解的是,很多流行的大数据技术,只满足于特定用例,我们需要根据特定的应用场景,选择适合的解决方案。所以,在构建大数据解决方案时,我们要充分了解数据逻辑,构建数据提取规则,并考虑数据的遵从性和安全性要求,还要考虑如何与其他软件无缝集成。


  如果只借助开发人员或者解决方案架构师的思维来考虑问题,我们的最终方案肯定不够全面,如何让我们的解决方案覆盖面更广,尽可能地解决更多的问题,其实是有规律可循的。首先,把思考数据来源作为常态;其次,我是否与主抓业务数据的人建立了合作关系;其三,我处理业务的结果是什么,业务人员是否能看到价值?


  假如,你从事的是零售业,就应该从开发的角度进一步提高零售体验;假如你从事的是石油和天然气行业,就要想如何通过技术手段有效地从地下开采石油。总之,作为开发人员,要专注于如何为特定业务提供价值,进而影响到特定行业,而不是把大量时间都花费在横向功能的扩展上。


  从头开始,构建一个端到端的数据管道。虽然一开始非常有成就感,但是后期随着企业业务的扩张,你需要构建10个、100个甚至1000个数据管道,就会被大数据所累了。因为你的原始代码限制了你数据管道的扩展能力。所以,把基本流程自动化,会让我们有更多时间关注专业的业务功能。


  2、智能数据系统可解决大规模数据带来的问题


  对于大规模数据,有人害怕,而人则觉得不足为奇,无非是提供更多的存储空间,把所有的数据存储下来。其实,过于担心和毫不关心,都不可取。


  大数据虽然不是什么新鲜物种,但是随着数据量的增多,数据的安全性、数据访问等问题,就会接踵而来。一旦出现问题,由大数据带来的惩罚,就会被放大更多倍。大规模数据其实不止体现在容量上,在种类、使用方式等,都有很多不同点,我们需要通过自助式服务改变传统的大数据管理模式。并且,开发人员不能凭空想象随意构建大数据解决方案,需要通过大量的测试案例去规避一些性能、安全和可伸缩性等问题。


  智能数据系统是一种新型大数据应用,也是过去软件开发过程中的核心应用。现在,智能数据系统也可以用于大数据开发,解决大数据系统的可靠性、可伸缩性和可扩展性等问题。


  3、全面提升数据安全意识


  无论是静止数据,还是动态数据,当数据返回数据中心时,请确保有足够的保护措施和服务器空间。尤其是静态数据,更要关注其安全性。必要的时候,开发人员要接受专业的数据保护培训。


  另外,不只是开发人员自己要有数据保护能力,还要让整个企业都要有提升数据安全性的意识。


  4、远离关系型数据库


  从数据库的选择上,要远离关系型数据库。关系型数据库非常善于处理事务的更新操作,尤其是处理更新过程中复杂一致性的问题。但是,关系型数据库并不擅长处理一些大数据管理方面的关键操作,比如:无法大规模扩展,无法动态地创建新的集群,不善于处理非结构化数据等。即使有些关系型数据库,能构建大数据解决方案,但是代价非常昂贵。并且,在SQL和关系型数据库的组合模式中,难以实现某些类型语句的简单查询。


  在大数据解决方案中,NoSQL是最大赢家,这种数据库结构可以适用于微服务架构。另外,在大数据的不同用例下要使用不同的编码工具,所以Kubernetes (k8)变得越来越重要,成为DevOps解决方案中最终的应用。


  5、掌握几个关键的大数据技术


  在硅谷,如果你掌握了Kafka、Spark等主流的大数据技术,意味着你可以找到一份非常不错的工作。这说明,拥抱新技术是大势所趋。但这并不代表这些大数据技术就是万能的,我们要通过更有效的方法和更成熟的经验不断调优,让企业构建适合的大数据平台。


  总之,构建一个全面、灵活的大数据平台,并非易事。对于开发者来说,如果你只专注于某一个数据模型,那么可能会陷入大数据的“坑”,未来大数据扩展会成问题。如果你想构建一个完全原始、干净的数据平台,那么在实际应用中,你所构建的数据平台将无法进行工作。(文章来源/IT168