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大數(shù)據(jù)行業(yè)工作總結(jié):過去兩年的經(jīng)驗分享
標(biāo)簽:
三人行,必有我?guī)熝伞?/p>
一、大數(shù)據(jù)開發(fā)
1. 數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)采集有線上和線下兩種方式。通過自動爬蟲、ETL工具或自定義抽取轉(zhuǎn)換引擎等方式,可以從文件、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)頁等多個來源專項爬取原始數(shù)據(jù),并對其進(jìn)行標(biāo)簽采集和管理,以便更好地規(guī)范開發(fā)人員的工作。
2. 數(shù)據(jù)匯聚
在經(jīng)過清洗合并后的可用數(shù)據(jù)中,需要對表名、表標(biāo)簽分類、表用途、是否有增量等因素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并將確認(rèn)可用的數(shù)據(jù)存檔整理歸類,以形成整個公司的固定資產(chǎn)。
3. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射
在這一步驟中,需要考慮如何將兩個或三個不同的數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)換成一張能夠提供服務(wù)的新表,并定期更新增量。
4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用
根據(jù)前期積累的大量數(shù)據(jù)資產(chǎn),可以通過restfulAPI提供給用戶或提供流式引擎KAFKA給應(yīng)用消費(fèi)等方式進(jìn)行應(yīng)用。
二、大數(shù)據(jù)治理
1. 數(shù)據(jù)血緣
通過記錄每一步開發(fā)歷史和導(dǎo)入歷史等信息,可以清晰地看到每張表格字段拆分、清洗過程、表格流轉(zhuǎn)以及數(shù)量變化等情況,從而實現(xiàn)全局監(jiān)控能力。
2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量審查
在每一個模型創(chuàng)建結(jié)束后都應(yīng)該有一個嚴(yán)格的審查過程,并建立完善的審批制度,在關(guān)鍵步驟添加審批流程來幫助企業(yè)第一時間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題。
3. 全平臺監(jiān)控
需要對接管的每個數(shù)據(jù)源和表格進(jìn)行實時監(jiān)控,并建立預(yù)警系統(tǒng)和工單系統(tǒng)等來保證運(yùn)維順暢。
三、圖形化建模與可視化應(yīng)用
如何制作交互良好且具備可視化操作界面?如何將現(xiàn)有工作流程與需求變成一個個可視化操作界面?這是前端開發(fā)人員所需解決的課題。因此,在大數(shù)據(jù)行業(yè)中,前端開發(fā)人員占據(jù)著非常重要且不可替代的角色。好的交互設(shè)計至關(guān)重要,對于交互爛或界面爛體驗差導(dǎo)致排斥感強(qiáng)烈時,則會影響到開發(fā)人員素質(zhì)及效率。同時,在這塊領(lǐng)域知識點眾多,對于開發(fā)人員素質(zhì)要求更高。
總之,在大數(shù)據(jù)行業(yè)中,無論是從技術(shù)還是管理層面來看都存在著很多挑戰(zhàn)與機(jī)遇。只有不斷學(xué)習(xí)進(jìn)步并適應(yīng)行業(yè)變革才能獲得成功。
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