这两年在大数据行业中的工作总结

写在前面

今年广州的六月,在经历了大雨的洗礼之后,一切都变得更加明朗起来,新的工作,新的人和事。懒惰让我变得更焦虑,焦虑促使我进步,程序员的焦虑大家应该都有共同的感觉,时代的步伐太快了,在这个环境下的软件开发一定会淘汰掉那些不懂得学习,懒惰的人。

希望跟大家共勉。

今天呢,博主主要回顾这两年来,在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作,把我的经验稍作总结分享给大家,有什么建议大家在评论区踊跃。 谢谢。

今天的主题,主要是从大数据开发的角度,到大数据治理的必要性,再到图形化建模的畅想,最后在数据质量的把关,然后到大数据可视化的应用,博主总结两年的见闻,和我学习的成果,也不知理解有无偏差吧,希望大家能给出建议。

大数据开发

大数据开发,有几个阶段:

1.数据采集【原始数据】

2.数据汇聚【经过清洗合并的可用数据】

3.数据转换和映射【经过分类,提取的专项主题数据】

4.数据应用 【提供api 智能系统  应用系统等】

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。

总结:大数据开发的难点

大数据开发的难点主要是监控,怎么样规划开发人员的工作?开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据,并且直连数据库。 短期来看,这些问题比较小,可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候,这就是一颗定时炸弹,随时会引爆,然后引发一系列对数据资产的影响,例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降,客户信任度变低。

如何监控开发人员的开发流程?

答案只能是自动化平台,只有自动化平台能够做到让开发人员感到舒心的同时,接受新的事务,抛弃手动时代。

这就是前端开发工程师在大数据行业中所占有的优势点,如何制作交互良好的可视化操作界面?如何将现有的工作流程、工作需求变成一个个的可视化操作界面? 可不可以使用智能化取代一些无脑的操作?

从一定意义上来说,大数据开发中,我个人认为前端开发工程师占据着更重要的位置,仅次于大数据开发工程师。至于后台开发,系统开发是第三位的。好的交互至关重要,如何转换数据,如何抽取数据,一定程度上,都是有先人踩过的坑,例如kettle,再例如kafka,pipeline ,解决方案众多。关键是如何交互? 怎么样变现为可视化界面? 这是一个重要的课题。

现有的各位朋友的侧重点不同,认为前端的角色都是可有可无,我觉得是错误的,后台的确很重要,但是后台的解决方案多。 前端实际的地位更重要,但是基本无开源的解决方案,如果不够重视前端开发, 面临的问题就是交互很烂,界面烂,体验差,导致开发人员的排斥,而可视化这块的知识点众多,对开发人员的素质要求更高。

大数据治理

大数据治理应该贯穿整个大数据开发流程,它有扮演着重要的角色,浅略的介绍几点:

数据血缘

数据质量审查

全平台监控

数据血缘

从数据血缘说起,数据血缘应该是大数据治理的入口,通过一张表,能够清晰看见它的来龙去脉,字段的拆分,清洗过程,表的流转,数据的量的变化,都应该从数据血缘出发,我个人认为,大数据治理整个的目标就是这个数据血缘,从数据血缘能够有监控全局的能力。

数据血缘是依托于大数据开发过程的,它包围着整个大数据开发过程,每一步开发的历史,数据导入的历史,都应该有相应的记录,数据血缘在数据资产有一定规模时,基本必不可少。

数据质量审查

数据开发中,每一个模型(表)创建的结束,都应该有一个数据质量审查的过程,在体系大的环境中,还应该在关键步骤添加审批,例如在数据转换和映射这一步,涉及到客户的数据提供,应该建立一个完善的数据质量审查制度,帮助企业第一时间发现数据存在的问题,在数据发生问题时也能第一时间看到问题的所在,并从根源解决问题,而不是盲目的通过连接数据库一遍一遍的查询sql。

全平台监控

监控呢,其实包含了很多的点,例如应用监控,数据监控,预警系统,工单系统等,对我们接管的每个数据源、数据表都需要做到实时监控,一旦发生殆机,或者发生停电,能够第一时间电话或者短信通知到具体负责人,这里可以借鉴一些自动化运维平台的经验的,监控约等于运维,好的监控提供的数据资产的保护也是很重要的。

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。

智能的可视化平台

可视化是可以被再可视化的,例如superset,通过操作sql实现图表,有一些产品甚至能做到根据数据的内容智能分类,推荐图表类型,实时的进行可视化开发,这样的功能才是可视化现有的发展方向,我们需要大量的可视化内容来对公司发生产出,例如服装行业,销售部门:进货出货,颜色搭配对用户的影响,季节对选择的影响   生产部门:布料价格走势?  产能和效率的数据统计?  等等,每一个部门都可以有一个数据大屏,可以通过平台任意规划自己的大屏,所有人每天能够关注到自己的领域动向,这才是大数据可视化应用的具体意义。

写在最后

洋洋洒洒写了很多,对我近两年的所见所闻所学所想进行了一些总结,有些童鞋会问,不是技术么?为什么没有代码?   博主要说,代码博主要学的,要写的,但是与工作无关,代码是我个人的技能,个人傍身,实现个人想法的重要技能。 但是,代码与业务的关系不大,在工作中,懂业务的人代码写的更好,因为他知道公司想要什么。 如果你业务很差,那也没关系,你代码好就行了呀,根据别人的交代干活,也是很不错的。技术和业务是相辅相成的,稍后博主总结代码的精进。

写完了,博主的焦虑一丝未少,我的代码规范性不够,目前技术栈js、java、nodejs、python 。

主业js熟练度80%吧,正在研究阮一峰的es6(看的差不多)和vuejs的源码(有点搁浅),vuejs算是中等,css和布局方面可以说还可以,另外d3.js,go.js都是处于会用,能干活。 nodejs呢,express和koa无问题,看过一些express的源代码,还写过两个中间件。

java、python都处于能做项目的程度,目前也不想抽很多精力去深入它们,就想要保持在想用能用的地步吧。

未来的几年,博主努力工作,多学学人工智能、大数据开发的知识,未来这块应该还有一些热度的吧。

最后,和大家共勉,更希望大家能给一些规划建议,三人行,必有我师焉。

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