大数据开发的流程，大数据开发的优势

大数据时代，如何对大数据进行一个利用就成为了很关键的事情。大数据开发在这样的背景下应运而出，大数据开发不仅可以将数据做一个分析整理，还可以好好利用数据对进行营销。接下来就让小编介绍一下大数据开发的内容吧!

大数据是什么

大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。

大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

大数据开发

大数据开发流程

1.大数据开发学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。

大数据的核心目标是数据驱动的智能化，要解决具体的问题，不管是科学研究问题，还是商业决策问题，抑或是政府管理问题。

所以开发之前要明确问题，理解问题，所谓问题导向、目标导向，这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用，这样才有针对性，言必hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。

不同的业务领域需要不同方向理论、技术和工具的支持。如文本、网页要自然语言建模，随时间变化数据流需要序列建模，图像音频和视频多是时空混合建模;

大数据处理如采集需要爬虫、倒入导出和预处理等支持，存储需要分布式云存储、云计算资源管理等支持，计算需要分类、预测、描述等模型支持，应用需要可视化、知识库、决策评价等支持。

2.大数据开发要善用开源，不要重复造轮子：数据科学的技术基因在于开源。

IT前沿领域的开源化已成不可逆转的趋势，Android开源让智能手机平民化，让我们跨入了移动互联网时代，智能硬件开源将带领跨入物联网时代，以Hadoop和Spark为代表的大数据开源生态加速了去IOE(IBM、ORACLE、EMC)进程，倒逼传统IT巨头拥抱开源，谷歌和OpenAI联盟的深度学习开源(以Tensorflow,Torch,Caffe等为代表)正在加速人工智能技术的发展。

数据科学的标配语言R和Python更是因开源而生，因开源而繁荣，诺基亚因没把握开源大势而衰落。

3.大数据开发要以点带面，不贪大求全：数据科学要把握好碎片化与系统性。根据前文的大数据技术体系分析，我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。

大数据开发

大数据开发的作用

1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2.做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

以上就是小编为大家整理的大数据开发的内容了。大数据开发的内容资讯有很多哟，希望大家好好了解一下。福昕高级PDF编辑器的优势多多，不仅方便了使用pdf软件，同时也可以让pdf文件的安全性得到保障。所以希望大家都可以下载呀!