大数据开发主要做什么

1. 数据整合与建模

开发的主要任务之一是将连接到BI系统的数据进行整合和建模。这意味着将数据源内的原始工作表按需取数放入数据包中，并在一个可视化的环境中进行数据整合和建模。通过合理的数据整合和建模，将原始数据转化为易于分析和理解的格式，使企业能够更好地利用数据进行决策和业务优化。

2. 数据存储和离线分析

开发还涉及到数据的存储和离线分析。在处理海量数据时，存储和管理数据是至关重要的。开发人员需要选择合适的存储技术，如分布式文件系统（HDFS）或分布式数据库（HBase），来存储和管理数据。离线分析也是开发的重要任务之一，通过使用Hadoop、Spark等分布式计算框架，对大规模数据进行离线分析，以提取出有价值的信息和洞察。

3. 用户分析和个性化营销

开发的一个重要应用是“用户分析”，即对不同类型的用户进行针对性的分析和挖掘。通过收集和整理用户的行为数据、偏好数据等，可以进行用户画像分析，从而洞察用户的需求和行为模式。基于这些分析结果，企业可以实施个性化营销策略，提供更加精准的产品和服务，增强客户满意度和忠诚度。

4. 数据处理和多样性

开发需要处理不同格式和类型的数据，如文本、音频、视频等。这就要求开发人员具备处理和解析多种数据类型的能力。开发人员需要使用适当的工具和技术，如自然语言处理、音频处理、图像处理等，来处理和分析各种类型的数据。还需要考虑数据的质量和一致性，确保数据的准确性和可靠性。

5. 系统工程建设和大规模数据处理

开发工程师不仅是一个系统工程师，也是一个软件工程师。在开发过程中，系统工程建设是一个重要的任务，包括设计和搭建处理系统的架构、配置系统资源、优化系统性能等。开发还需要进行大规模数据的处理和分析，运用机器学习和商业智能等技术，从数据中发现有价值的信息和模式。

6. 计算机基础知识和技术

学习开发需要具备一定的计算机基础知识。这包括对操作系统、编程语言和计算机网络的了解。特别是对于操作系统，Linux操作系统是开发中常用的操作系统，需要重点学习和掌握。编程语言的选择也很重要，如Java、Python等编程语言在开发中被广泛应用。

7. 资源配置和系统设计

处理系统面对的是大量、多来源、多类型的数据，因此在开发过程中，需要合理配置和设计系统资源。这涉及到系统架构设计、分布式计算框架的选择、集群规模的估算等。通过合理的资源配置和系统设计，可以充分利用系统资源，提高数据处理的效率和性能。

8. 平台的开发和维护

开发工程师主要负责公司平台的开发和维护。这涉及到开发和实现数据采集、存储、处理和分析等核心功能。还需要进行平台的维护和监控，确保系统的稳定运行和数据的安全性。为了提高开发效率和平台性能，还需要不断优化和改进开发过程和平台。

通过以上的介绍，我们可以了解到开发的主要工作内容和技术要求。作为一名开发人员，需要熟悉数据整合与建模、数据存储和离线分析、用户分析和个性化营销、数据处理和多样性、系统工程建设和大规模数据处理等方面的知识和技术。还需要具备计算机基础知识、系统设计和资源配置的能力，以及对平台的开发和维护经验。