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新的软件开发举措导致大数据进入第二阶段
2019-10-8 21:08 | 查看: 143| 评论: 0

新的软件开发举措已导致大数据技术开始进入第二阶段。人们需要了解更多内容以及含义。

到今年年底,全球大数据市场规模有望达到1890亿美元。在短短四年内,这个数字增长了50%以上。有许多因素正在推动大数据的增长。对大数据的需求是增长的原因之一,而大数据技术正在发展的事实是另一个原因。  

新软件正在使大数据比以往任何时候都更加可行。随着新的软件开发举措变得越来越主流,大数据将比以往任何时候都更具可行性。  

软件开发仍然是大数据的驱动力   人们生活在一个以数据为主导的世界里,每个人都可能与大数据息息相关。无论是银行业、医疗业、通讯业、营销业还是娱乐业,大数据已经渗透到人们日常生活的方方面面。在现代商业世界中,数据构成了企业了解客户和商业环境以做出正确决策的基础。  

相关的、完整的、准确的、有意义的数据可以帮助企业获得竞争优势,这是扩大业务规模和成为市场领导者的第一步。因此,任何希望现在和将来保持相关性的企业都应拥有正确的数据管理计划。  

尽管许多组织似乎不了解大数据的内在价值,但在不同行业的组织都在采用这一概念。根据调研机构Gartner公司最近进行的一项调查,十年内将有75%的公司计划对大数据进行大量投资。  

软件和网络开发行业似乎是采用大数据最前沿的领域。交易记录、浏览习惯、财务信息和社交媒体活动等形式的以EB为单位的海量数据中心的出现,正在吸引软件开发人员编写程序,以帮助简化分析过程。此外,开发人员本身在软件开发过程中使用预测分析。  

企业快速更快地发现并修复错误,从而大大降低了软件开发速度。  

而在本文中,将研究软件开发如何利用大数据。还将简要预览一下人工智能与大数据之间的联系。  

什么是软件开发?   软件开发只是指一组专门用于构建、设计和部署软件的与计算机科学有关的活动。该软件本身是一组程序或指令,它们命令计算机执行操作。   现在有三种基本类型的软件。其中包括:  

1.系统软件   系统软件提供了诸如操作系统、磁盘管理、硬件管理、实用程序和其他操作必需品之类的核心功能。  

2.编程软件   编程软件可以帮助开发人员使用诸如编译器、链接器、文本编辑器、调试器和其他编码工具之类的工具,所有这些对于整个软件开发生命周期都是必不可少的。  

3.应用程序软件   这些是可帮助用户执行特定任务的应用程序。应用软件的一个很好的例子包括数据管理软件、办公生产套件、安全程序和媒体播放器。  

在介绍软件开发在大数据中的作用之前,先简要介绍一下不同类型的大数据。  

1.结构化数据   这是一组有组织的数据,可以使用简化的搜索引擎算法以有序的格式从数据库中进行处理、存储和检索。例如,企业能够以结构化方式组织数据库中的工作人员统计表,以获得工作人员的详细信息、职位、薪酬等。  

2.非结构化数据   非结构化数据缺少特定的格式或结构。因此,处理和分析非结构化数据非常困难且耗时。  

3.半结构化数据   半结构化数据包含结构化和非结构化数据的混合。简而言之,它包含重要信息,尽管尚未在特定存储库中进行概要分析。  

大数据的特征   有三个用于定义大数据特征的基本参数,即多样性、速度、数量。  

1.多样性   过去,数据的主要来源主要是电子表格和数据库。一直发展到今天,数据主要从各种各样的来源收集,包括电子邮件、照片、社交媒体帖子、PDF、视频、音频等等。  

2.速度   速度是指创建数据的实时速度。基本上,它包括以不同速度输入和输出的数据集。例如,Youtube视频的上传速度是每秒1个视频。  

3.数量   顾名思义,大数据涉及巨大的数据量,主要来自各种不同的来源,如业务流程、机器、社交媒体平台、人际互动、网络等。  

软件开发在大数据中的作用   如今每个人都以图像、视频、短信、文档、电子邮件等形式为数据的生成做出贡献。  

那么软件开发如何帮助企业利用大数据?   以下列出了软件开发可以利用大数据的5种不同方式。  

1.提高效率   软件开发团队的效率是项目成功的关键因素。借助数据分析软件,开发团队能够组织、利用和使用数据以简化整个开发过程,甚至发现新的机会。结果,企业能够获得解决方案,以帮助他们进行明智的业务发展,提高效率,并提高客户满意度。  

由于有了大数据,软件开发在节省方面取得了长足的进步。例如,基于云计算的分析和Hadoop等技术可帮助存储大量数据,否则将耗费大量资金。  

2.敏捷性开发   在当今的软件开发世界中,失败是可以接受的事物。但是,没有开发人员希望失败或者在花费数月时间后就意识到他们的应用程序变得无关紧要。因此,敏捷性是现代开发人员的要求之一。  

借助大数据技术,任何软件开发公司都可以实时收集必要的数据,然后将其合并到敏捷软件开发概念中,以提出自适应交付方法。这些方法的前提是必须像任何项目一样尽快进行验证,从而将暴露风险降至最低。  

3.数据集成   对于希望与日新月异的技术环境保持同步的任何企业而言,数据集成都是关键。因此,各公司都在大力投资开发定制软件,这需要数据集成。  

在软件开发中,数据集成和分析的主要要素之一就是拥有良好的数据。借助大数据,软件开发人员可以研究完成的项目,并创建可以在其上构建新项目的平台。除此之外,数字数据集成还可以帮助企业进行战略性和有意义的调整,这对于维持竞争文化至关重要。  

4.实时数据处理与传递   事实证明,大数据、处理、分析和存储是非常复杂的,特别是对于大企业来说。不幸的是,想要利用大数据的好处的大企业常常不得不面对创建和维护高效、独立的解决方案的挑战,该解决方案可以处理庞大的非结构化数据。  

幸运的是,软件开发人员正在使用人工智能和机器学习来开发整个公司范围的分析解决方案,这些解决方案可以实时有效地处理大量的结构化和非结构化数据。万一发生问题,开发团队能够在问题失控之前就发现并解决问题。  

5.软件测试   大多数自动化代码分析机只能通过提取软件片段来做到这一点。唯一的问题是,它着眼于类似的历史问题,以及如何解决这些问题。  

大数据的好处是它超越了历史模式,为测试工程师和开发人员提供了潜在的问题以及如何解决问题的方法。因此,即使与远程开发团队一起工作,也可以及时进行更正,从而缩短了整个开发周期。  

人工智能与大数据之间的联系   大数据和人工智能是被称为“机械巨人”的两个前沿领域,它们将改变人们未来做事的方式。   事实证明,人工智能和大数据将通过不断地更新现有的数据库来赋予机器学习技术。因此,人们将有整个业务流程自主运行,而不需要任何人工干预。  

虽然这两个前沿技术处在初级阶段,随着时间的推移,他们将帮助企业实现确切的客户的需求和设备的方式来实现变化,以实施更改以适应这些变化。  

最后的想法   大数据和软件开发正在缓慢但迅速地交织在一起。大数据与一系列其他颠覆性技术(例如移动计算、社交网络、物联网、云计算)一起加强了交互性,创造了巨大的机会,并缩短开发生命周期。随着软件需求的不断成熟,大数据将继续成为提供高效、透明和可扩展的技术的中心,企业可以使用这些技术来解决复杂的问题。
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