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互联网将成为全球产业转型升级的重要助推器。互联网正在为全球产业发展构建起全新的发展和运行模式，推动产业组织模式、服务模式和商业模式全面创新，加速产业转型升级。众包、众创、众筹、网络制造等无边界、人人参与、平台化、社会化的产业组织新模式将让全球各类创新要素资源得到有效适配和聚合优化，移动服务、精准营销、就近提供、个性定制、线上线下融合、跨境电商、智慧物流等服务将让供求信息得到及时有效对接，按需定制、人人参与、体验制造、产销一体、协作分享等新商业模式将全面变革产业运行模式，重塑产业发展方式。互联网构建的网络空间，将让产业发展更好地聚集创新要素，更好地应对资源和环境等外部挑战，将推动全球产业发展迈入创新、协调、绿色、共享、开放的数字经济新时代。
成都创新互联坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站建设、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的大同网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！
线上线下的完全融合，是互联网企业营销的未来“未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售。”线上电商平台与线下实体店的紧密结合是未来所有企业的选择。过去大家一直以为电商要终结实体店，现在才发现传统的电商太落后，配送时间需要3天左右，消费者的信任力很低。通过线上线下融合方式，用户通过手机就能发现周边门店，在线下单，30分钟就可以送货上门，而且有实体店体验，信任力高。消费者在哪里，商家自然就需要在哪里。当大家大多数零碎时间都在手机上度过时，商家的广告宣传也只能紧随潮流。对商家来说，借助线上电商平台，将产品、库存、服务、会员、营销等线上化，提高收入的同时，还能降低成本。
未来十年有发展前景的行业，除了技术人员外，还有两类人才是许多互联网企业，尤其是中小电商急需的人才类型。一类是熟悉网络市场营销的专业人才。B2B企业和B2C企业都对这类人才有较高的渴求。另一类是懂电子商务专业技能的人才。相比而言，B2B企业对这类人才的需求更强烈。另外，还要注意的是，总体来看，作为新兴产业，互联网企业的薪酬在不同的城市和地区有着较为明显的差异。数据显示，浙江省、广东省、上海市、北京市的收入水平高。由此可见，中国互联网企业目前还是集中在长三角、珠三角和大北京这三大经济发达的都市圈。如果想在这个行业里淘金，那就不要梦想逃离“北上广”的高房价、高物价和令人窒息的交通和雾霾了。
未来十年互联网行业的发展前景和趋势都是持续上升的，在当下这个急剧变化的时代，大家更应该把握时机，不断努力学习，才不会被时代的巨浪淹没。
你好，很高兴为你解答：
1、云系统管理员：配置和维护的系统，包括基本的云平台，解决出现的问题，并计划未来云的能力要求。
2、云计算工程师：负责云计算和数据中心项目交付计划和技术方案的制定，负责云基础架构、上云数据迁移、云容灾备份以及云可靠性、安全性等的规划设计及实施工作。
3、云计算开发工程师：负责设计和开发面向云服务的分布式软件。
4、云计算架构师：领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。
5、运维工程师：负责云计算项目实施和运维，做好网络存储、数据库、备份、恢复、同步等相关工作。
在大数据行业工作两年是怎样一种体验
写在前面
今年广州的初夏在经历了大雨的洗礼之后，一切都变得更加明朗起来，新的工作，新的人和事。懒惰让我变得更焦虑，焦虑促使我进步，程序员的焦虑大家应该都有共同的感觉，时代的步伐太快了，在这个环境下的软件开发一定会淘汰掉那些不懂得学习、懒惰的人。希望跟大家共勉。
在本文中，我主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作，这里把我的经验稍作总结分享给大家。
本文主要从大数据开发的角度出发，到大数据治理的必要性，再到图形化建模的畅想，最后在数据质量的把关，然后到大数据可视化的应用，总结两年的见闻和我的学习成果，也不知理解有无偏差，希望大家能给出建议。
大数据开发
大数据开发，有几个阶段：
1.数据采集（原始数据)
2.数据汇聚（经过清洗合并的可用数据)
3.数据转换和映射（经过分类、提取的专项主题数据)
4.数据应用（提供api 智能系统 、应用系统等)
数据采集
数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫，通过抓取或者通过已有应用系统的采集。
在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫（使用Python或者Node.js制作爬虫软件），ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据。如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作，同时目标数据源可以更方便的管理。
数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将它们规整、有方案地整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。
数据汇聚
数据的汇聚是大数据流程最关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产，到了一定的量就是一笔固定资产。
数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量？数据是否可用？
这些需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等，还有如何从原始数据中导入数据等。
数据转换和映射
经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用？在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两、三个数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。
经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
数据应用
数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，是通过restful API提供给用户？还是提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询？这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。
大数据开发的难点
大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作。开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。
如何监控开发人员的开发流程？
答案只能是自动化平台，只有自动化平台能够做到让开发人员感到舒心的同时，接受新的事务，抛弃手动时代。
这就是前端开发工程师在大数据行业中所占有的优势点，如何制作交互良好的可视化操作界面？如何将现有的工作流程、工作需求变成一个个的可视化操作界面？ 可不可以使用智能化取代一些无脑的操作？
从一定意义上来说，大数据开发中，我个人认为前端开发工程师占据着更重要的位置，仅次于大数据开发工程师。至于后台开发，系统开发是第三位的。
好的交互至关重要，如何转换数据，如何抽取数据，一定程度上，都是有先人踩过的坑，例如kettle，再例如kafka，pipeline ，解决方案众多。关键是如何交互？ 怎么样变现为可视化界面？ 这是一个重要的课题。
现有的各位朋友的侧重点不同，认为前端的角色都是可有可无，我觉得是错误的，后台的确很重要，但是后台的解决方案多。 前端实际的地位更重要，但是基本无开源的解决方案，如果不够重视前端开发， 面临的问题就是交互很烂，界面烂，体验差，导致开发人员的排斥，而可视化这块的知识点众多，对开发人员的素质要求更高。
大数据治理
大数据治理应该贯穿整个大数据开发流程，它有扮演着重要的角色，浅略的介绍几点：
· 数据血缘
· 数据质量审查
· 全平台监控
数据血缘
从数据血缘说起，数据血缘应该是大数据治理的入口，通过一张表，能够清晰看见它的来龙去脉，字段的拆分，清洗过程，表的流转，数据的量的变化，都应该从数据血缘出发，我个人认为，大数据治理整个的目标就是这个数据血缘，从数据血缘能够有监控全局的能力。
数据血缘是依托于大数据开发过程的，它包围着整个大数据开发过程，每一步开发的历史，数据导入的历史，都应该有相应的记录，数据血缘在数据资产有一定规模时，基本必不可少。
数据质量审查
数据开发中，每一个模型(表)创建的结束，都应该有一个数据质量审查的过程，在体系大的环境中，还应该在关键步骤添加审批。例如在数据转换和映射这一步，涉及到客户的数据提供，应该建立一个完善的数据质量审查制度，帮助企业第一时间发现数据存在的问题，在数据发生问题时也能第一时间看到问题的所在，并从根源解决问题，而不是盲目的通过连接数据库一遍一遍的查询SQL。
全平台监控
监控其实包含了很多的点，例如应用监控，数据监控，预警系统，工单系统等，对我们接管的每个数据源、数据表都需要做到实时监控，一旦发生殆机，或者发生停电，能够第一时间电话或者短信通知到具体负责人，这里可以借鉴一些自动化运维平台的经验的，监控约等于运维，好的监控提供的数据资产的保护也是很重要的。
大数据可视化
大数据可视化不仅仅是图表的展现，大数据可视化不仅仅是图表的展现，大数据可视化不仅仅是图表的展现。
重要的事说三遍，大数据可视化归类的数据开发中，有一部分属于应用类，有一部分属于开发类。
在开发中，大数据可视化扮演的是可视化操作的角色， 如何通过可视化的模式建立模型？ 如何通过拖拉拽，或者立体操作来实现数据质量的可操作性？ 画两个表格加几个按钮实现复杂的操作流程是不现实的。
在可视化应用中，更多的也有如何转换数据，如何展示数据，图表是其中的一部分，平时更多的工作还是对数据的分析，怎么样更直观的表达数据？这需要对数据有深刻的理解，对业务有深刻的理解，才能做出合适的可视化应用。
智能的可视化平台
可视化是可以被再可视化的，例如superset，通过操作SQL实现图表，有一些产品甚至能做到根据数据的内容智能分类，推荐图表类型，实时的进行可视化开发，这样的功能才是可视化现有的发展方向，我们需要大量的可视化内容来对公司发生产出，例如服装行业，销售部门：进货出货，颜色搭配对用户的影响，季节对选择的影响 生产部门：布料价格走势？ 产能和效率的数据统计？ 等等，每一个部门都可以有一个数据大屏，可以通过平台任意规划自己的大屏，所有人每天能够关注到自己的领域动向，这才是大数据可视化应用的具体意义。
结语
洋洋洒洒写了很多，对我近两年的所见所闻所学所想进行了一些总结。
有些童鞋会问，不是技术么？为什么没有代码？我要说，代码是要学的，要写的，但是与工作无关，代码是我个人的技能，个人傍身，实现个人想法的重要技能。 但是代码与业务的关系不大，在工作中，懂业务的人代码写的更好，因为他知道公司想要什么。 如果你业务很差，那也没关系，你代码好就行了呀，根据别人的交代干活，也是很不错的。技术和业务是相辅相成的，稍后博主总结代码的精进。
写完了，我的焦虑一丝未少，我的代码规范性不够，目前技术栈JS、Java、Node.js、Python 。
主业JS熟练度80%，正在研究阮一峰的es6（看的差不多）和vuejs的源码（有点搁浅），vuejs算是中等，css和布局方面可以说还可以，另外d3.js，go.js都是处于会用，能干活。 Node.js呢，express和koa无问题，看过一些express的源代码，还写过两个中间件。
Java、Python都处于能做项目的程度，目前也不想抽很多精力去深入它们，就想要保持在想用能用的地步。
未来的几年，我打算多学学人工智能、大数据开发的知识，未来这块应该还有一些热度的。
最后和大家共勉，三人行，必有我师焉。
