大数据开发是什么？

一、大数据开发是什么？

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。

一个完整的大数据系统通常分为以下几个部分：

1. 数据采集和存储：负责从各种数据源中采集数据，并存储到数据仓库或Hadoop分布式文件系统中。

2. 数据处理和分析：包括数据清洗、数据转换、数据建模、数据挖掘等各种数据处理和分析工作。

3. 数据展示和可视化：将数据处理后的结果以可视化的形式呈现，如报表、图表、地图等。

4. 数据安全和隐私：保障数据安全和隐私，包括数据加密、身份认证、访问控制等多项安全措施。

5. 数据应用和服务：将数据分析结果应用到各种业务场景中，如推荐系统、营销分析、风险控制等。

6. 数据治理和管理：数据治理负责规范和管理数据，包括数据质量管理、元数据管理、数据血缘追踪等。

以上是一个常见的大数据系统的组成部分，不同的大数据系统因应不同的需求和应用场景，其组成部分可能会有所不同。

银行大数据系统是指银行利用大数据技术和系统来管理和分析海量的数据资源。它包括数据收集、存储、处理和分析等环节，旨在通过对大数据的深入挖掘和分析，为银行业务决策、客户服务和风险管理等提供支持和指导。

银行大数据系统通常由以下几个方面组成：

1. 数据采集：银行会通过各种渠道，如交易系统、ATM机、手机APP等，收集大量的数据，包括客户的交易记录、个人信息、风险指标等。

2. 数据存储：采集到的海量数据需要进行有效的存储和管理。银行大数据系统会利用存储技术，如分布式数据库、数据仓库等，将数据按照规范进行分类、整理和存储。

3. 数据处理：在大数据系统中，需要对数据进行清洗、去重、融合等处理，以保证数据的准确性和一致性。同时，还需要进行数据压缩和加密等操作，以提高系统的性能和安全性。

4. 数据分析：银行大数据系统利用数据挖掘和机器学习等技术，对海量数据进行深度分析和建模，以发现隐藏的关联规律、趋势和预测未来的业务情况。通过数据分析，银行可以为客户提供个性化的产品和服务，并优化内部运营流程。

5. 决策支持：银行大数据系统将分析得出的结果和洞察力转化为可视化报表、指标和图表等，为银行的高层决策提供支持和参考。这些决策包括市场营销策略、风险管理、产品创新等。

总之，银行大数据系统的目标是通过充分利用和分析银行所拥有的大量数据，提升经营效率、优化客户体验和管理风险，从而在竞争激烈的银行业中取得竞争优势。

大数据具有4v特点，即volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)和veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

比如微码邓白氏通过数据分析发现采购a产品的用户80%也会要同时采购b产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购a产品的客户推送一次信息，推送的时候除了a产品的信息也同时推送b的信息。