大数据开发的过程范文

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篇1

信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

 

1 大数据时代的大数据管理发展历程

 

近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。

 

1.1 大数据时代的大数据人工管理形式

 

在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。

 

1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式

 

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。

 

1.3 大数据时代的大数据库管理形式

 

数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。

 

2 大数据时代的大数据管理策略

 

2.1 对大数据时代的大数据管理框架进行创新

 

在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。

 

2.2 开发与内容的管理形式

 

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。

 

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。

 

其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。

 

2.3 对大数据架构进行全面的管理

 

在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。

 

与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。

 

3 结语

 

篇2

1大数据技术和软件工程技术

大数据技术事实上是将人类日常生活中产生的各种数字信息，将这些信息收集起来之后分类处理，设定不同类别的存储空间，按照类别存储。大数据技术从功能的角度出发可以划分为多个类别，诸如分析技术、机器学习技术、遗传算法技术、自然语音处理技术等。应用大数据技术分析，就是基于当前的科学技术发展起来的一种分析技术。它主要依靠现代科技手段发挥技术的作用，特别网络技术发挥着基础性的作用。整理基础数据，对数据信息进行分类整理，应用相应的计算机算法，将相似特性的数据划分为一类，最终得到大量的数据，应用大数据技术对这些数据进行分析。大数据分析应用于互联网行业中，所发挥的优势是有目共睹的，而且还不断地引入新技术，在软件工程技术中应用，对该技术的发展起到了促进作用[1]。大数据时代，社会各个领域都已经实现了信息化发展，人们对软件工程的概念越来越熟悉。事实上，软件工程的历史始于20世纪的中期，其研究重点是软件技术和工程管理。将相关工程内容引入其中，使得工程系统化运行，其中所涵盖的研究内容包括软件的生命周期、软件工程设计、软件的技术维护等方面。因此，在软件设计的过程中，要控制好技术开发成本，保证工程质量，使其生命周期不断延长，不同项目的技术需求和用户的各种技术需求都能够得到满足。

2大数据背景下的软件工程基础

处于大数据时代环境中，软件工程的发展中关乎到不同的领域，需要高度重视。大数据技术具有专业性的特点，还具有很强的实用性价值。在软件工程技术的研究中，要从应用需求出发不断创新软件技术，对于传统的技术要不断摒弃，对软件工程的发展创造良好的客观条件。大数据技术环境下，软件工程基础是基于互联网技术建立起来的，对各种数据信息系统化管理，根据需要进行处理，对工业的发展非常有利[2]。在软件工程技术中，大数据的安全性问题是需要高度重视的，否则，就会对软件工程技术造成不良影响，引起严重的后果。

2．1软件服务工程

在软件工程的研究范畴中，软件服务工程的数量不断增多。软件工程服务化方向发展，就是发挥服务的作用，使其成为软件开发的基本原则，按照服务项目内容为用户展开服务。由于软件工程发展的主题有所，服务内容也要做出相应的调整，同城是对软件工程的进行技术维护。在具体的服务工作中，需要软件开发人员使用分布式应用程序，在管理工作中采用虚拟操作的方法为用户2019.08提供服务[3]。软件工程技术应用中，结合使用大数据技术，可以对网络数据进行编程，使得软件具有互操作性，对于数据主动协调，使其符合动态场景的变化节奏，软件系统的集成度有所提高。

2．2软件开源

软件开源更为注重用户对软件技术的体验。在对软件开源进行研究的过程中，采用常规的方法，虽然获得一定的成果，但是应用价值不是很高。一些研究人员在研究软件工程技术的时候，就是将软件开源作为突破口，将开发项目划分为多个模块，将每个模块分给指定的研究人员进行开发。

2．3群体软件工程

群体软件工程是通过网络的方式进行软件开发，具体的实施中采用工程众包的形式，使得软件开发技术发挥作用。群体软件工程是一个分布式软件开发模型，这个工程项目的运行中，可以通过网络实现，对各项任务进行分配，也可以进行创造性的查询，通过众包解决软件开发过程中遇到的一些困难和重要问题。同时，在软件工程开发过程中，软件工程可以在任何阶段通过众包进行开发[4]。

3大数据与软件工程技术的未来发展方向

3．1大数据与软件工程技术开放式的发展

大数据技术的主要前提是大量的数据流，需要技术不断地升级和创新，寻求开发的研究途径是非常必要的。计算机网络的发展意味着计算机可以在开放的环境中相互通信，共享数据资源，软件等信息的有效利用能力也会有所提升。通过网络运行可以增加利润，使得用户的各种需求得到满足，提高资源的利用率。

3．2大数据与软件工程技术融合到其他领域

软件工程技术在当今许多科学领域有着广泛的应用。由于软件工程技术给予各个领域非常大的帮助，从航空到生活中都发挥着软件工程技术的作用[5]。应用程序的运行，可以使用数据平台对信息进行收集并分析。比如，用户在进行股票交易的过程中应用大数据技术，可以使用软件工程技术构建数据模型，通过对数据模型的分析，预测股票的变化趋势。

4众包软件服务工程中的大数据技术

在软件开发过程中，必须有足够的硬件和软件基础来支持数据流，随着数据流的量逐渐增多，对硬件和软件就有了新的要求。专家学者在分析数据流的时候，还对在线服务进行了研究。数据流是重点内容，主要是对数据流的使用方法进行研究，对支撑数据流的软件和硬件进行研究[6]。从软件工程开发的角度而言，软件运行中都会产生大量的数据流，包括服务端、用户端等，都会有很多的数据信息产生，这些数据流对软件和硬件的使用寿命起到了决定性的作用。软件工程的开发中，要做好数据流的管理工作。有必要对原始数据进行深入的研究，为提高软件的使用寿命创造条件，对数据流的分析要高度重视[7]。

5密集型数据科研第四范式

第四种科学研究范式是指根据实际情况建立独立的科学研究方法，探索第四种范式的理论基础，以及大型数据存储设备在发展中的重要性。软件工程中，采用传统的大数据研究方法，大数据的有效分析是不可能的，大数据的研究还没有取得突破性的成果。因此，目前大多数软件不能在短时间内同时实现数据信息的存储、数据信息的传输和有效识别。在探索第四范式理论和研究方法的过程中，首先需要对集成大数据的软件服务价值进行估计，抛弃传统的大数据统计方法，建立新的大数据信息统计方法和分析方法[8]。此外，有必要从多个方面研究大数据的处理，对大数据信息进行管理并深入分析，讨论大数据的价值以及存在的可变性，这对软件工程的发展起着重要的作用。在研究软件工程技术的时候，必须更新传统的软件开发理念，重视软件处理和分析大数据能力的发展，使得软件产业呈现出新的发展面貌。

6结语

篇3

第一关：构建云基础架构

大数据分析和处理的基础是完善的云基础架构，主要包括大数据存储和大数据分析两个平台。

EMC大数据存储平台的两大支柱产品是Isilon集群NAS以及Atmos海量智能存储。Isilon集群NAS是EMC两年前收购的产品，具有很强的横向扩展能力，使用起来非常方便。目前，Isilon集群NAS被用于许多云存储的项目。Atmos海量智能存储可以很好地支持分布式大数据计算。许多电信运营商基于Atmos构建了公有云系统，其部署非常简单，而且性价比很高。

EMC的大数据解决方案分成纯软件和软硬件一体两种。Isilon集群NAS与Greenplum软件组成了一体化解决方案。蔡汉辉介绍说：“Isilon集群NAS目前主要作为大数据存储平台，可与Greenplum、Hadoop结合，但同时也会兼顾传统存储应用。为了更好地支持大数据和云服务，Isilon集群NAS在今年底还会开放API，让更多第三方的厂商能基于Isilon集群NAS平台进行开发。”

EMC大数据分析平台的核心是两年前收购得来的Greenplum的产品，主要包括Greenplum Database（支持结构化数据库）和Greenplum HD（支持Hadoop）。蔡汉辉介绍说：“Greenplum大数据分析平台可以实时处理任何来源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。Greenplum不仅可以处理PB级的数据，而且处理速度可以达到10TB/h。”

第二关：实现社交化服务

构建高性能、可靠、灵活的大数据分析平台是第一步，接下来，用户要构建数据处理的协作平台，建立自助服务的环境。EMC把这个阶段称为社交化阶段。

2012年3月，EMC了首个用于大数据的社交工具集Greenplum Chorus，使得数据科学家可以通过类似Facebook的社交方式进行协作。Greenplum Chorus是EMC中国研发团队主导开发的产品。Greenplum Chorus基于开放的架构，是一个用于数据挖掘和协作分析的流程平台。Greenplum Chorus包括数据探索、个人项目工作空间（又称个人沙盒）、数据分析和几个主要环节。

Greenplum Chorus开发主管庄富任介绍了Greenplum Chorus的工作流程：Greenplum Chorus提供了强大的搜索引擎，可以快速寻找到数据，并将这些数据进行关联，从而实现数据采集的可视化；采集来的数据被放到个人沙盒中进行处理，这个处理过程不会影响整个数据库的运行；在协作分析阶段，数据分析人员可以共享工作空间、代码，协同工作兼具灵活性和安全性；最后，相关的处理结果被出来。上述处理过程将循环往复。

Greenplum Chorus未来将走向开源。EMC已经了一个名为OpenChorus的计划，其目标是促进技术创新，同时促进那些运行在Greenplum Chorus平台上的协作的、社交化的数据应用的普及。2012年下半年，EMC还将公布Greenplum Chorus源代码，让更多人加入到Greenplum Chorus阵营中来。

第三关：敏捷开发服务

大数据处理的第三个阶段就是构建一个敏捷的开发环境，用于实时决策，并且更好地支持大数据应用程序。

篇4

2.统一标准，消除农业大数据之间的“信息孤岛”

农业大数据资源整合是指将与农业生产、加工、销售等相关的信息，借助一定的技术手段，通过加工、整理产出具备附加价值的农业信息的过程。然而，由于农业信息资源分散在农业生产、加工、贮运、销售、消费等众多环节，涉及自然、社会、经济三大系统，形成内容上的广义性和信息整合的复杂性.这给农业大数据资源的整合带来很大的问题。同时，农业信息主要服务于农民，具有典型的基础性和公益性，从做好社会公共服务的角度考虑，各级政府和相关部门必须开放资源，设立机构，制定标准，投入资金，为农业大数据整合开放提供强有力的支撑。

3.农业大数据整合框架

农业大数据整合要依赖于相关法律体系的保护、数据安全保障体系的建立、大数据描述标准的确立和与农业大数据收集、加工、处理相关的各部门和机构的紧密配合。所有这些都可以列为农业大数据信息资源整合的环境范畴。只有这些环境营造好了才能推动农业大数据整合按一定的流程顺利开展。至于大数据整合各层级工作的开展，都与一定的大数据技术相关联。

3.1大数据整合环境研究

农业大数据的来源、分布都较广，而涉农部门和信息机构之间相互联系的深度不够，数据安全和数据标准的相对滞后都是导致农业大数据资源开发利用困难的重要因素。而这些，都可以归结到农业大数据整合的环境问题上来。要处理好由环境带来的负面影响，我们需要建构起法律保障、信息安全、信息标准和信息部门都发挥作用的环境.推动农业大数据的深入开展和农业大数据的开发利用。

3.1.1法律保障体系

农业大数据整合过程中的信息获取、加工、和使用，都或多或少地涉及到法律问题。跨部门之间的联系很多时候需要通过法律和法规来约束或建立，再加上农业信息分布在各个机构、部门，因而法律保障手段就显得尤为重要。农业大数据的开发利用急需建立相应的法律法规，来明确信息的采集、存储、加工、传递、检索、分析等应用过程中的法律地位，尤其是在信息公开和共建共享方面。信息公开和共建、共享。是现代社会民主与法治的必然要求。政府是信息公开的权利主体，政府因其职权而掌握、占有大量农业信息，应该自上而下制定和与农业信息化和农业大数据整合相关的法律法规。从法律上确立农业大数据整合的正式身份。政府要让全社会都看到其对农业信息化的支持力度和对农业大数据整合的关注，推动各相关部门和机构对农业大数据整合的投入和关注。

3.1.2信息安全保障体系

农业大数据整合的最终目标是投入使用，实现农业大数据的增值，让这些大数据在农业生产、加工、销售的各个环节发挥作用。而在农业大数据的使用方面。信息的安全是我们要重点考虑的问题之一。因此，在整个农业大数据整合的过程中.建立起坚实的信息安全保护体系是保障农业大数据整合效果和推动农业大数据投入使用的关键。但是信息安全问题的解决涉及到法规、管理、标准技术等方方面面。任何单一层次上的安全措施都不可能提供全方位的安全。因此，信息安全问题的解决应该站在系统的高度，运用各种先进的安全技术保障用户在使用过程中设备和数据的安全。

3.1.3大数据处理机构

农业大数据的开发利用是国家的核心任务，对农业大数据的整合处理是国家相关信息部门的工作和任务。国家主要在政策和法律的宏观方面给农业信息化提供支撑，推动农业大数据的整合和开发利用.信息产业部、涉农部下设的信息部门，聚集了大量信息人才的高校图书馆和信息机构主要负责农业大数据的采集、加工、整理到最后的投入使用。农业大数据最后的开发利用成效就要看信息部门的具体工作了。信息处理机构在整个农业大数据整合中的作用主要通过信息人才来实现。因此，信息处理机构之间的合作对信息人才优势的发挥和农业信息的？理效果都至关重要。

3.2农业大数据各层级整合开放研究

农业大数据整合由基础层、数据层、服务层和应用层四层组成，不同层级承担不同的任务，每下一层级都是上一层级的基础。本课题重点研究服务层和应用层。

3.2.1基础层

基础层是农业整合中基础的基础，是大数据整合的载体，它包括基础设施建设和信息人才培养两个方面。其中，基础设施包括大型科学仪器装备、科技数据和文献资源、信息网络系统等。基础设施建设包括大型科学仪器装备的购置和调配、科技数据和文献资料的积累与管理以及用来提供共享和通讯等功能的信息网络系统。

3.2.2数据层

数据层主要负责数据的描述和数据格式的转换、处理，它在整个整合过程中起着关键性的作用。我们知道.农业大数据质量和共享的实现取决于对大数据的描述，农业大数据的整合不能只停留在对农业大数据进行大杂烩式的汇聚，而是应该将采集到的大数据进行尽可能详细和标准的描述和揭示，让用户可以很容易地了解这个大数据的实质和价值。政府云平台为大数据的数据层完成了统一的格式转换。

3.2.3服务层