大数据应用开发流程

大数据应用开发流程可以分为五个步骤:1、数据采集:也可以说是原始数据;2、数据汇聚:经过清洗可用的数据;3、数据转换和映射:经过分类。提取的专项数据;4、数据分析:模型的应用;5、数据可视化:分析好的数据可视化,更直观。

数据采集

数据采集有线上和线下两种方式,线上一般通过爬虫、通过抓取,或者通过已有应用系统的采集,在这个阶段,我们可以做一个大数据采集平台,依托自动爬虫(使用 python 或者 nodejs 制作爬虫软件),ETL 工具、或者自定义的抽取转换引擎,从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据,如果这一步通过自动化系统来做的话,可以很方便的管理所有的原始数据,并且从数据的开始对数据进行标签采集,可以规范开发人员的工作。并且目标数据源可以更方便的管理。

数据采集的难点在于多数据源,例如 mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel 统计文档、甚至是 doc 文件。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。

数据汇聚

数据的汇聚是大数据流程最关键的一步,你可以在这里加上数据标准化,你也可以在这里做数据清洗,数据合并,还可以在这一步将数据存档,将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类,这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了,到了一定的量就是一笔固定资产。

数据汇聚的难点在于如何标准化数据,例如表名标准化,表的标签分类,表的用途,数据的量,是否有数据增量?,数据是否可用? 需要在业务上下很大的功夫,必要时还要引入智能化处理,例如根据内容训练结果自动打标签,自动分配推荐表名、表字段名等。还有如何从原始数据中导入数据等。

数据转换和映射

经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用?在这一步,主要就是考虑数据如何应用,如何将两个?三个?数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。

经过前面的那几步,在这一步难点并不太多了,如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二,将两个字段的值转换成一个字段,或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。

数据应用

数据的应用方式很多,有对外的、有对内的,如果拥有了前期的大量数据资产,通过 restful API 提供给用户?或者提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据,供自己的应用查询?这里对数据资产的要求比较高,所以前期的工作做好了,这里的自由度很高。

大数据可视化

大数据可视化不仅仅是图表的展现,大数据可视化不仅仅是图表的展现,大数据可视化不仅仅是图表的展现,重要的事说三遍,大数据可视化归类的数据开发中,有一部分属于应用类,有一部分属于开发类。

在开发中,大数据可视化扮演的是可视化操作的角色, 如何通过可视化的模式建立模型? 如何通过拖拉拽,或者立体操作来实现数据质量的可操作性? 画两个表格加几个按钮实现复杂的操作流程是不现实的。

在可视化应用中,更多的也有如何转换数据,如何展示数据,图表是其中的一部分,平时更多的工作还是对数据的分析,怎么样更直观的表达数据?这需要对数据有深刻的理解,对业务有深刻的理解,才能做出合适的可视化应用。

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