根據調研機構的預計，全球大數據開發領域在未來幾年將出現巨大增長。人們需要了解大數據開發的工作原理及其在現實世界中產生的好處。

大數據已經成為全球各行業領域不可或缺的一部分，并且其應用不斷涌現。盡管很多人最初對“大數據”這一術語表示懷疑和不信任，但大數據技術已經確立了穩定的發展方向。根據調研機構的預測，到2027年，全球大數據市場規模將達到1090億美元。

隨著市場的快速增長，大數據開發領域將出現更多的創新、人才和多樣性。因此，要保持行業領先地位，開發人員需要了解大數據開發的主要發展方向和應用領域。

1.大數據發展的主要領域

(1)數據安全

安全是大數據發展的關鍵因素，用戶的敏感數據是黑客和網絡攻擊的主要目標。因此，大數據應用程序應該遵守多項隱私法規和安全標準。為了保護傳輸到數據庫的信息并安全地存儲它，開發人員采用各種安全策略和措施。

(2)數據加密

數據加密能夠保護數據庫、應用程序和文件傳輸期間的數據。

數據庫安全

一些加密方法可以幫助組織和個人確保數據庫安全。首先它是系統級別的文件加密。顧名思義，這種加密類型需要在文件和文件夾級別加密數據。由于其對數據存儲的有效性，它也被稱為“靜態數據”加密。其他保數據庫端加密類型包括列級和透明數據加密(TDE)，它對整個數據庫進行加密。

數據傳輸安全

為了獲得更好的數據傳輸安全性，開發人員需要使用安全套接字層(SSL)和傳輸級安全(TLS)協議。此外，加密系統可以從權威機構獲得SSL/TLS證書，這些證書可以作為服務合法性和所有權文檔的證明。

應用端安全

API包括各種應用數據保護機制，例如應用誤用預防和黑客防御。但是，當應用程序數據正確加密時，API會更好地執行其安全功能。

靜態代碼分析器在系統運行之前檢查系統中的錯誤。分析的核心在于代碼與預定義規則集的匹配。如果代碼滿足所有要求，則系統啟動。如果沒有，企業IT團隊就會收到錯誤報告，該報告允許發現錯誤并解決它們。

除了安全方面的錯誤之外，靜態代碼分析器還可以發現數據泄漏、防止并發問題，以及優先考慮和跟蹤技術債務。

目前市場上有很多靜態代碼分析工具，其中包括ApacheYetus、CodeDX、Code Scene、Axivion Bauhaus Suite和Coverity。

(3)實時數據分析

實時數據(RTD)是一種新的大數據開發范式。這是一個在數據進入數據庫后立即從數據中獲取有價值見解的過程。為了提供洞察力，實時分析系統測量和管理輸入的數據。在輸出端，它為用戶提供最新信息，可以幫助他們立即做出響應。

它是如何工作的?首先，實時分析系統將流媒體中的數據提取出來，并且可以在不知道流媒體位置的情況下管理流程，但這會使分析稍微有些間斷。在接收到數據之后，實時分析軟件會對其進行評估，并將其分布在數據線程中，從而將洞察力引導到可視化引擎。通常情況下，整個分析過程在一分鐘內發生。

實時分析系統應包括以下要素：

聚合器：將原始數據從多個來源提取到系統中。

分析引擎：引擎定義、評估并將處理后的數據進一步發送到代理。

數據湖：匯總合格數據以供后續分析。

數據代理：為其他軟件提供可用性。

數據流處理器：接收和發送數據，分析數據并維護處理邏輯。

(4)數據管理自動化

數據管理自動化對于每天處理和存儲大量數據的大型數據庫至關重要。許多軟件工程師投入大量精力尋找自動化數據處理的新方法或升級現有方法。大多數人都使用人工智能技術實現數據管理的自動化。

雖然很難估計人工智能對數據管理領域的影響，但人工智能的機器人流程自動化(RPA)和機器學習能夠以多種方式簡化數據處理：

編程機器人可以在系統中自動輸入數據。

機器學習方有助于避免數據重復。

掃描數據庫，查找缺失數據，并填補空白。

將相關數據整合到一個模塊中，提高存儲效率。

機器人流程自動化(RPA)和機器學習也參與數據分析。

(5)數據可視化

最后一個但并非最不重要的領域是數據可視化。數據可視化是以圖表、表格、圖形等形式在用戶界面(UI)上顯示實時數據、洞察和統計數據的過程。它有助于最終用戶更好地理解信息。此外，IT團隊可以通過這個界面與系統交互以查找出不必要的信息。因此，人工智能將了解可能不感興趣的信息，并且下次不會再進行收集。

那么如何可視化大數據?有大量工具可用于創建各種類型的可視化。其選擇主要取決于企業擁有的業務或項目類型以及使用的軟件。

①Python

Python是一種免費和開源的編程語言，其中包括一些可視化庫：

Matplotlib：它是一個多平臺庫，旨在與廣泛的SkiPy堆棧一起使用。

Seaborn：基于Matplotlib的靜態代碼可視化庫。

Ggplot：最適合繪圖的開源可視化包。

Bokeh：允許創建縮放和交互元素

R：R是一種帶有用于顯示統計數據和圖形的編程語言的軟件環境。它包括ggplot包，用于將圖形分解為層和比例。

D3.js：這是一種非常適合網站圖形可視化的JavaScript庫，它是免費和開源的。但是，用戶需要了解JavaScript，因為該庫使用HTML5、CSS和SVG(服務向量圖形)

在流程結束時，這些可視化工具之一會在用戶界面中呈現信息。其結果顯示在為特定業務領域設計的數字儀表板上。這些儀表板可以是客戶服務儀表板、業務經理控制臺或設備維護儀表板，如下圖所示：

2.大數據應用程序開發在現實世界中的好處

大數據技術在現實世界的多個行業領域發揮作用。以下是大數據技術發展影響最大的一些領域。

(1)醫療保健

醫療數據需要最高級別的安全性，因為患者不希望其健康問題成為公開的秘密。因此，大數據開發安全方法對于提供醫療機密至關重要。

此外，醫療領域的大數據開發可以改善手術期間患者狀態跟蹤的實時可視化。隨著大數據技術的發展和進行，將會對醫學發展產生積極影響。

(2)商業

數據安全對于業務應用程序至關重要。任何存儲用戶敏感數據的應用程序或系統都需要使用一切手段對其進行保護。尤其是涉及銀行應用程序的情況下，因為任何數據泄露不僅會導致客戶的經濟損失，還可能導致法律訴訟。

至于實時分析，它是供應鏈、電信和其他許多行業組織游戲規則的改變者。大數據對面向業務的應用程序開發的主要影響在于以下領域。

(3)營銷

實時和歷史數據分析使營銷策略的創建過程變得更加容易和有效。由于采用實時分析和洞察可視化系統，營銷人員具有前所未有的對市場變化做出快速反應的能力。

(4)客戶關系

大數據技術對企業在客戶關系管理領域的持續發展產生巨大影響。例如，經過訓練的人工智能系統可以通過社交媒體了解客戶的情緒，并向客戶服務部門提供有價值的見解。在通常情況下，它可以作為一種問題預防機制。

此外，它還有助于客戶與企業網站的互動。例如聊天機器人可以詢問客戶的需求或關注的事項。除此之外，大數據技術改進了目標定位，使可能真正感興趣的客戶獲得服務。

(5)工作流管理

通過檢查企業業務的重要參數，可以跟蹤哪些部分運作良好，哪些需要更多的關注。同樣，大數據技術允許企業管理員工的績效，并立即采取行動來激勵或指導他們。

此外，為員工提供大數據工具也可以提高其整體業務績效，這可以使他們提高工作效率，因為擁有更具價值的大量數據可以為他們提供幫助。

來源： 51CTO