В последние несколько лет популярность разработки приложений для больших данных неуклонно растет. Программирование больших данных позволяет профессионалам в широком спектре отраслей выполнять важные задачи с большей эффективностью, чем когда-либо прежде.
Медицинские работники полагаются на технологию больших данных для более точной диагностики заболеваний. Ритейлеры используют аналитику больших данных, чтобы понять поведение покупателей. Маркетологи анализируют большие объемы данных, чтобы планировать и проводить эффективные рекламные кампании, и это лишь несколько примеров приложений с большими данными.
Команды разработчиков приложений для работы с большими данными получат выгоду от этого развивающегося рынка, создав продукты, которые обслуживают это множество клиентов. Тем не менее, программирование больших данных часто бывает сложным.
Чтобы построить успешную платформу больших данных как сервис, приложения должны позволять пользователям надежно хранить, получать доступ и манипулировать большими наборами данных. Чтобы создавать продукты, которые работают, разработчики больших данных должны помнить о следующих моментах.
Как правило, когда разработчик создает приложение для клиента, он точно знает, для какой цели должен служить готовый продукт. Это не всегда так при разработке приложений типа бизнес-аналитики.
Эндшпиль, который имеет в виду клиент, относится к типу разработки базы данных, необходимому для приложения с большими данными, однако, это может быть не всегда понятно. Клиенты знают, что им нужен продукт, который позволил бы им получить представление о больших наборах данных. Как именно они этого добьются, или какие идеи они думают, что данные дадут, не обязательно будет очевидно в начале разработки приложений для больших данных.
Разработчикам и их клиентам важно помнить об этом при разработке решений для анализа больших данных. Процесс создания такого приложения, как правило, длится дольше, чем процесс создания более удобных для пользователя приложений.
Таким образом, все участники должны понимать, что цели будут развиваться в течение фазы разработки. При разработке архитектуры приложений для больших данных важно проявлять гибкость и учитывать идеи, чтобы направлять проект в новых направлениях.
При разработке приложений для больших данных легко сосредоточиться, прежде всего, на создании прочной основы для программ такого типа. В конце концов, база данных должна иметь возможность надежно хранить большие наборы данных, чтобы продукт был успешным.
Однако технология больших данных не принесет пользы клиенту, если конечный продукт будет сложно использовать. Вот почему все еще важно сосредоточиться на создании интуитивно понятного интерфейса. Предлагая платформы больших данных в качестве услуги, следует понимать, что платформа облачных вычислений для больших данных ценна только для клиентов, когда они могут легко воспользоваться ее преимуществами.
Если разработчик предлагает такие услуги, как облачные вычисления для больших данных, он должен сообщить клиентам, что потенциальный возврат инвестиций для такого продукта может быть неочевидным.
Сначала аналитические решения для больших данных могут быть дорогими. Вот почему это помогает направлять клиентов на примеры приложений больших данных на ранних стадиях проекта. Проиллюстрируйте, как предыдущий проект в конечном итоге принес значительную рентабельность инвестиций для его пользователей. Это поможет клиентам понять, что требуется время, чтобы определить и воспользоваться всеми преимуществами программирования больших данных.
Опять же, приложения для больших данных - это растущий рынок. Разработчики, специализирующиеся на решениях для анализа больших данных, теперь имеют возможность обслуживать новый набор клиентов. Имея в виду эти моменты, они, скорее всего, сделают это успешно