大数据已经成为全球各行业领域不可或缺的一部分，并且其应用不断涌现。尽管很多人最初对“大数据”这一术语表示怀疑和不信任，但大数据技术已经确立了稳定的发展方向。根据调研机构的预测，到2027年，全球大数据市场规模将达到1090亿美元。
随着市场的快速增长，大数据开发领域将出现更多的创新、人才和多样性。因此，要保持行业领先地位，开发人员需要了解大数据开发的主要发展方向和应用领域。
1.大数据发展的主要领域
(1)数据安全
安全是大数据发展的关键因素，用户的敏感数据是黑客和网络攻击的主要目标。因此，大数据应用程序应该遵守多项隐私法规和安全标准。为了保护传输到数据库的信息并安全地存储它，开发人员采用各种安全策略和措施。
(2)数据加密
数据加密能够保护数据库、应用程序和文件传输期间的数据。
数据库安全
一些加密方法可以帮助组织和个人确保数据库安全。首先它是系统级别的文件加密。顾名思义，这种加密类型需要在文件和文件夹级别加密数据。由于其对数据存储的有效性，它也被称为“静态数据”加密。其他保数据库端加密类型包括列级和透明数据加密(TDE)，它对整个数据库进行加密。
数据传输安全
为了获得更好的数据传输安全性，开发人员需要使用安全套接字层(SSL)和传输级安全(TLS)协议。此外，加密系统可以从权威机构获得SSL/TLS证书，这些证书可以作为服务合法性和所有权文档的证明。
应用端安全
API包括各种应用数据保护机制，例如应用误用预防和黑客防御。但是，当应用程序数据正确加密时，API会更好地执行其安全功能。
静态代码分析器在系统运行之前检查系统中的错误。分析的核心在于代码与预定义规则集的匹配。如果代码满足所有要求，则系统启动。如果没有，企业IT团队就会收到错误报告，该报告允许发现错误并解决它们。
除了安全方面的错误之外，静态代码分析器还可以发现数据泄漏、防止并发问题，以及优先考虑和跟踪技术债务。
目前市场上有很多静态代码分析工具，其中包括ApacheYetus、CodeDX、Code Scene、Axivion Bauhaus Suite和Coverity。
(3)实时数据分析
实时数据(RTD)是一种新的大数据开发范式。这是一个在数据进入数据库后立即从数据中获取有价值见解的过程。为了提供洞察力，实时分析系统测量和管理输入的数据。在输出端，它为用户提供最新信息，可以帮助他们立即做出响应。
它是如何工作的?首先，实时分析系统将流媒体中的数据提取出来，并且可以在不知道流媒体位置的情况下管理流程，但这会使分析稍微有些间断。在接收到数据之后，实时分析软件会对其进行评估，并将其分布在数据线程中，从而将洞察力引导到可视化引擎。通常情况下，整个分析过程在一分钟内发生。
实时分析系统应包括以下要素：
聚合器：将原始数据从多个来源提取到系统中。
分析引擎：引擎定义、评估并将处理后的数据进一步发送到代理。
数据湖：汇总合格数据以供后续分析。
数据代理：为其他软件提供可用性。
数据流处理器：接收和发送数据，分析数据并维护处理逻辑。
(4)数据管理自动化
数据管理自动化对于每天处理和存储大量数据的大型数据库至关重要。许多软件工程师投入大量精力寻找自动化数据处理的新方法或升级现有方法。大多数人都使用人工智能技术实现数据管理的自动化。
虽然很难估计人工智能对数据管理领域的影响，但人工智能的机器人流程自动化(RPA)和机器学习能够以多种方式简化数据处理：
编程机器人可以在系统中自动输入数据。
机器学习方有助于避免数据重复。
扫描数据库，查找缺失数据，并填补空白。
将相关数据整合到一个模块中，提高存储效率。
机器人流程自动化(RPA)和机器学习也参与数据分析。
(5)数据可视化
最后一个但并非最不重要的领域是数据可视化。数据可视化是以图表、表格、图形等形式在用户界面(UI)上显示实时数据、洞察和统计数据的过程。它有助于最终用户更好地理解信息。此外，IT团队可以通过这个界面与系统交互以查找出不必要的信息。因此，人工智能将了解可能不感兴趣的信息，并且下次不会再进行收集。
那么如何可视化大数据?有大量工具可用于创建各种类型的可视化。其选择主要取决于企业拥有的业务或项目类型以及使用的软件。
Python是一种免费和开源的编程语言，其中包括一些可视化库：
Matplotlib：它是一个多平台库，旨在与广泛的SkiPy堆栈一起使用。
Seaborn：基于Matplotlib的静态代码可视化库。
Ggplot：最适合绘图的开源可视化包。
Bokeh：允许创建缩放和交互元素
R：R是一种带有用于显示统计数据和图形的编程语言的软件环境。它包括ggplot包，用于将图形分解为层和比例。
D3.js：这是一种非常适合网站图形可视化的JavaScript库，它是免费和开源的。但是，用户需要了解JavaScript，因为该库使用HTML5、CSS和SVG(服务向量图形)
2.大数据应用程序开发在现实世界中的好处
大数据技术在现实世界的多个行业领域发挥作用。以下是大数据技术发展影响最大的一些领域。
(1)医疗保健
医疗数据需要最高级别的安全性，因为患者不希望其健康问题成为公开的秘密。因此，大数据开发安全方法对于提供医疗机密至关重要。
此外，医疗领域的大数据开发可以改善手术期间患者状态跟踪的实时可视化。随着大数据技术的发展和进行，将会对医学发展产生积极影响。
(2)商业
数据安全对于业务应用程序至关重要。任何存储用户敏感数据的应用程序或系统都需要使用一切手段对其进行保护。尤其是涉及银行应用程序的情况下，因为任何数据泄露不仅会导致客户的经济损失，还可能导致法律诉讼。
至于实时分析，它是供应链、电信和其他许多行业组织游戏规则的改变者。大数据对面向业务的应用程序开发的主要影响在于以下领域。
(3)营销
实时和历史数据分析使营销策略的创建过程变得更加容易和有效。由于采用实时分析和洞察可视化系统，营销人员具有前所未有的对市场变化做出快速反应的能力。
(4)客户关系
大数据技术对企业在客户关系管理领域的持续发展产生巨大影响。例如，经过训练的人工智能系统可以通过社交媒体了解客户的情绪，并向客户服务部门提供有价值的见解。在通常情况下，它可以作为一种问题预防机制。
此外，它还有助于客户与企业网站的互动。例如聊天机器人可以询问客户的需求或关注的事项。除此之外，大数据技术改进了目标定位，使可能真正感兴趣的客户获得服务。
(5)工作流管理
通过检查企业业务的重要参数，可以跟踪哪些部分运作良好，哪些需要更多的关注。同样，大数据技术允许企业管理员工的绩效，并立即采取行动来激励或指导他们。
此外，为员工提供大数据工具也可以提高其整体业务绩效，这可以使他们提高工作效率，因为拥有更具价值的大量数据可以为他们提供帮助。
