三人行，必有我師焉。

大數據開發流程是大數據行業中的重要組成部分，其難點主要在于如何監控和規劃開發人員的工作。為了確保大數據資產的質量和價值，大數據治理也是必不可少的一環。本文將從大數據開發、大數據治理、圖形化建模以及數據可視化應用等方面進行探討。

一、大數據開發

1. 數據采集

數據采集有線上和線下兩種方式。通過自動爬蟲、ETL工具或自定義抽取轉換引擎等方式，可以從文件、數據庫、網頁等多個來源專項爬取原始數據，并對其進行標簽采集和管理，以便更好地規范開發人員的工作。

2. 數據匯聚

在經過清洗合并后的可用數據中，需要對表名、表標簽分類、表用途、是否有增量等因素進行標準化處理，并將確認可用的數據存檔整理歸類，以形成整個公司的固定資產。

3. 數據轉換和映射

在這一步驟中，需要考慮如何將兩個或三個不同的數據表轉換成一張能夠提供服務的新表，并定期更新增量。

4. 數據應用

根據前期積累的大量數據資產，可以通過restfulAPI提供給用戶或提供流式引擎KAFKA給應用消費等方式進行應用。

二、大數據治理

1. 數據血緣

通過記錄每一步開發歷史和導入歷史等信息，可以清晰地看到每張表格字段拆分、清洗過程、表格流轉以及數量變化等情況，從而實現全局監控能力。

2. 數據質量審查

在每一個模型創建結束后都應該有一個嚴格的審查過程，并建立完善的審批制度，在關鍵步驟添加審批流程來幫助企業第一時間發現問題并解決問題。

3. 全平臺監控

需要對接管的每個數據源和表格進行實時監控，并建立預警系統和工單系統等來保證運維順暢。

三、圖形化建模與可視化應用

如何制作交互良好且具備可視化操作界面？如何將現有工作流程與需求變成一個個可視化操作界面？這是前端開發人員所需解決的課題。因此，在大數據行業中，前端開發人員占據著非常重要且不可替代的角色。好的交互設計至關重要，對于交互爛或界面爛體驗差導致排斥感強烈時，則會影響到開發人員素質及效率。同時，在這塊領域知識點眾多，對于開發人員素質要求更高。

總之，在大數據行業中，無論是從技術還是管理層面來看都存在著很多挑戰與機遇。只有不斷學習進步并適應行業變革才能獲得成功。