大数据应用开发流程可以分为五个步骤：1、数据采集：也可以说是原始数据；2、数据汇聚：经过清洗可用的数据；3、数据转换和映射：经过分类。提取的专项数据；4、数据分析：模型的应用；5、数据可视化：分析好的数据可视化，更直观。
大数据应用开发流程可以分为五个步骤：1、数据采集：也可以说是原始数据；2、数据汇聚：经过清洗可用的数据；3、数据转换和映射：经过分类。提取的专项数据；4、数据分析：模型的应用；5、数据可视化：分析好的数据可视化，更直观。
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 nodejs 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。并且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。如何将他们规整的、有方案的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了，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？ 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，如何将两个？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，通过 restful API 提供给用户？或者提供流式引擎 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。
