三人行，必有我师焉。

大数据开发流程是大数据行业中的重要组成部分，其难点主要在于如何监控和规划开发人员的工作。为了确保大数据资产的质量和价值，大数据治理也是必不可少的一环。本文将从大数据开发、大数据治理、图形化建模以及数据可视化应用等方面进行探讨。

一、大数据开发

1. 数据采集

数据采集有线上和线下两种方式。通过自动爬虫、ETL工具或自定义抽取转换引擎等方式，可以从文件、数据库、网页等多个来源专项爬取原始数据，并对其进行标签采集和管理，以便更好地规范开发人员的工作。

2. 数据汇聚

在经过清洗合并后的可用数据中，需要对表名、表标签分类、表用途、是否有增量等因素进行标准化处理，并将确认可用的数据存档整理归类，以形成整个公司的固定资产。

3. 数据转换和映射

在这一步骤中，需要考虑如何将两个或三个不同的数据表转换成一张能够提供服务的新表，并定期更新增量。

4. 数据应用

根据前期积累的大量数据资产，可以通过restfulAPI提供给用户或提供流式引擎KAFKA给应用消费等方式进行应用。

二、大数据治理

1. 数据血缘

通过记录每一步开发历史和导入历史等信息，可以清晰地看到每张表格字段拆分、清洗过程、表格流转以及数量变化等情况，从而实现全局监控能力。

2. 数据质量审查

在每一个模型创建结束后都应该有一个严格的审查过程，并建立完善的审批制度，在关键步骤添加审批流程来帮助企业第一时间发现问题并解决问题。

3. 全平台监控

需要对接管的每个数据源和表格进行实时监控，并建立预警系统和工单系统等来保证运维顺畅。

三、图形化建模与可视化应用

如何制作交互良好且具备可视化操作界面？如何将现有工作流程与需求变成一个个可视化操作界面？这是前端开发人员所需解决的课题。因此，在大数据行业中，前端开发人员占据着非常重要且不可替代的角色。好的交互设计至关重要，对于交互烂或界面烂体验差导致排斥感强烈时，则会影响到开发人员素质及效率。同时，在这块领域知识点众多，对于开发人员素质要求更高。

总之，在大数据行业中，无论是从技术还是管理层面来看都存在着很多挑战与机遇。只有不断学习进步并适应行业变革才能获得成功。