【.com快译】据研究机构预测，未来几年全球大数据发展领域将迎来巨大增长。人们需要了解大数据开发的工作原理及其在现实世界中的好处。大数据已经成为全球各行各业不可或缺的组成部分，其应用不断涌现。尽管许多人最初对“大数据”一词持怀疑和不信任态度，但大数据技术已经建立了稳定的发展过程。据研究机构预测，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，大数据开发领域将涌现出更多的创新、人才和多样性。因此，要保持行业领先地位，开发者需要了解大数据发展的主要发展方向和应用领域。一、大数据发展的主要领域（一）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，大数据应用应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，开发人员采用了各种安全策略和措施。(2)数据加密数据加密可以在文件传输过程中保护数据库、应用程序和数据。数据库安全几种加密方法可以帮助组织和个人确保数据库安全。首先是系统级文件加密。顾名思义，这种类型的加密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。其他安全的数据库端加密类型包括列级加密和透明数据加密(TDE)，后者对整个数据库进行加密。数据传输安全性为了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)和传输层安全(TLS)协议。此外，加密系统可以从权威机构获得SSL/TLS证书，作为服务合法性和所有权文件的证明。应用端安全API包括各种应用数据保护机制，如应用防误用、黑客防御等。但是，当应用程序数据被正确加密时，API可以更好地执行其安全功能。静态代码分析器在系统运行前检查系统中的错误。分析的核心是代码与一组预定义规则的匹配。如果代码满足所有要求，则系统启动。如果没有，公司IT团队会收到错误报告，从而可以找到并解决错误。除了安全漏洞之外，静态代码分析器还可以发现数据泄漏、防止并发问题以及确定和跟踪技术债务的优先级。市场上有很多静态代码分析工具，包括ApacheYetus、CodeDX、CodeScene、AxivionBauhausSuite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传入数据。在输出端，它为用户提供了最新的信息，可以帮助他们立即做出响应。它是如何工作的？首先，实时分析系统从流中提取数据并可以在不知道流位置的情况下管理流程，但这使得分析有点不稳定。收到数据后，实时分析软件对其进行评估并将其分发到数据线程中，从而将洞察力引入可视化引擎。通常，整个分析过程会在一分钟内发生。实时分析系统应包括以下元素：聚合器：将来自多个来源的原始数据拉入系统。分析引擎：引擎定义、评估并将处理后的数据进一步发送给代理。数据湖：聚合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，分析数据和维护处理逻辑。(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来说是必不可少的。许多软件工程师投入大量精力寻找新方法来自动化数据处理或升级现有方法。大多数都在使用人工智能技术来自动化数据管理。虽然很难估计人工智能对数据管理领域的影响，但支持人工智能的机器人过程自动化(RPA)和机器学习可以通过多种方式简化数据处理：编程机器人可以自动将数据输入系统。机器学习方面有助于避免数据重复。扫描数据库，查找丢失的数据，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、见解和统计数据的过程。它可以帮助最终用户更好地理解信息。此外，IT团队可以通过此界面与系统交互以查找不必要的信息。因此，AI将了解可能不感兴趣的信息，并且下次不会收集它。那么如何可视化大数据呢？有大量工具可用于创建各种类型的可视化。选择在很大程度上取决于企业的业务或项目类型及其使用的软件。①PythonPython是一种免费的开源编程语言，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：最好的绘图开源可视化包。Bokeh：允许创建缩放和交互元素R：R是一种具有用于显示统计数据和图形的编程语言的软件环境。它包括用于将图形分解为图层和比例的ggplot包。D3.js：这是一个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（服务矢量图形）。在流程结束时，这些可视化工具之一会在用户界面中呈现信息。结果显示在为特定业务领域设计的数字仪表板上。这些仪表板可以是客户服务仪表板、业务经理控制台或设备维护仪表板，如下图所示：2.大数据应用开发的现实效益大数据技术在现实世界的多个行业领域发挥着作用。以下是大数据技术的发展将产生最大影响的一些领域。(1)医疗保健医疗数据需要最高级别的安全性，因为患者不希望他们的健康问题成为公开的秘密。因此，为大数据开发安全方法对于提供医疗保密性至关重要。此外，医疗领域的大数据发展可以提高手术过程中患者状态跟踪的实时可视化。随着大数据技术的发展和进步，将对医学的发展产生积极的影响。(2)业务数据安全对业务应用至关重要。任何存储敏感用户数据的应用程序或系统都需要通过各种方式对其进行保护。在银行应用程序方面尤其如此，因为任何数据泄露不仅会给客户造成经济损失，还可能导致法律诉讼。至于实时分析，它改变了供应链、电信和许多其他行业组织的游戏规则。大数据对面向业务的应用开发的主要影响体现在以下几个方面。(3)营销实时和历史数据分析使制定营销策略的过程更容易、更有效。得益于实时分析和洞察可视化系统，营销人员拥有前所未有的快速响应市场变化的能力。(4)客户关系大数据技术在客户关系管理领域对企业可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情绪，并为客户服务部门提供有价值的见解。在常见情况下，它充当问题预防机制。此外，它还方便了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疑虑。除此之外，大数据技术提高了针对性，使可能真正感兴趣的客户得到服务。(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，哪些部分需要更多关注。同样，大数据技术使企业能够管理员工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还可以提高他们的整体业务绩效，这可以让他们提高工作效率，因为拥有大量更有价值的数据可以帮助他们。原标题：大数据发展及其对世界的价值，作者：IlonAdams
