大数据对移动应用程序开发有哪些影响
大数据对移动应用程序开发有哪些影响
“什么样的应用程序是一个伟大的应用程序呢?”这个问题困扰行业专家多时，大家各执己见一直到现在都还没有定论。
如果要说“一个成功的移动应用程序开发的关键因素是什么?”那么，大数据和数据分析的贡献不可磨灭。 每天客户都会产生数百万字节的数据被移动应用程序开发者利用，用户不仅需要及时了解他们的移动体验和实时情景，而且还要在多个设备上都享受到其服务，并为其决策提供足够的支撑。
使用和理解大数据
目前，用户产生的数据量已经超过PB级，原始数据或信息的数量达到了数个ZB级，并且还在增长，未来数据量预计可能会达到YB级。
事实上，之前创建的全部数据量都比现在产生的非结构化数据量要小，所以借助高级分析将这些大量数据转换为相关信息是极具价值的。 在这篇文章中，我们将关注大数据如何为移动应用程序开发奠定坚实的基础，以及如何影响企业的营销结构。
制作客户驱动的移动应用程序
一个好的应用程序必须要易于使用、快速、无缺陷，极具吸引力，最重要的是，它必须能够尽可能地满足用户的需求。 因此，使用大数据分析仔细分析客户，可以开发更具可用性的应用程序，并且能够真正满足客户的需求。
创新和优秀的应用程序的最佳想法的主要来自于用户体验。 通过了解客户在使用应用程序时的具体行为及其与应用程序的交互方式，移动应用程序开发人员可以实现增强现有应用程序的解决方案，并为新应用程序制定以用户为导向的理念。
大数据加速用户体验分析
如前所述，应用程序开发需要全面分析客户体验。 大数据概括了用户行为的全部细节，可以将用户体验融入到应用程序开发中，从而指出生动的点。 然后，通过分析他们对应用程序的集体行为来传达用户的完整需求。
移动应用程序开发人员可以通过分析类似的应用程序背后的大数据，从而创建出更符合用户想法的新的应用程序。
例如，如果开发者想要创建类似健康和健身的应用程序，则可以分析者其中评分最高的应用程序，诸如Argus，Runkeeper，FitstarPersonalTrainer等等，并了解用户真正的需求。 然后再加上计步器、卡路里计数器等创新功能，更好的服务目标客户。
营销的新时代
商业智能和大数据让基于知识的移动应用程序变得有径可循，所以一些产品人员就尝试找到电子邮件平台和移动应用程序之间的链接，例如建立营销云电子邮件工作室，敏捷数据信息平台等等。
移动应用程序利用大数据分析的能力对于以专业级别定位用户的公司至关重要，从业务分析到运营智能再到市场营销都能提供价值。
苹果公司采用供应链管理功能来推动其营销优势，苹果公司的移动应用程序开发人员可以花四天时间将任何产品组装到供应链中。虽然并不是所有的公司都像苹果，但是我们也可以基于此做出一些努力：
通过关联组合当前事件，避免产品受到外部条件的较大影响。
从各种供应链点提取尽可能多的信息和数据。
通过应用分析来预测未来
在丰富的移动界面中提供完整的用户体验地图。
大数据是未来应用的关键一环
由于大量用户转向平板电脑和智能手机，移动应用市场预计到2020年将超过1000亿美元。 因此，开发更好的移动应用显然是数字技术的未来。
与计算机应用程序相比，移动应用程序的波动性更大。 简单易操作使其广受用户欢迎。 分析大数据是同等获取信息的最有效方式，所以企业在这方面要多多投入。
正如我们刚刚看到的，大数据对于未来移动应用程序的开发非常重要。 分析专业人士发现通过新技术来分析大量未排序的数据，会在这其中发现很多有趣的新功能，为用户提供更理想和难忘的体验。
数字化转型指的是什么？
2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识，以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择。 疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步，整个社会在移动互联网和大数据的支撑下，以无死角无缝隙无断点的方式，实现了对人员流动的有效监控，国家治理能力迈上了一个新的台阶。
数字技术的巨大影响绝不仅仅局限于疫情之下人员流动这样的特殊阶段、特殊场景之下。 企业的数字化转型的迫切性表现的更为突出。
每个企业都有自己的创新方式，但是近年来，数字化转型一直是对技术给全球企业带来的快速颠覆关键反应，同时也面临着挑战。 对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。
一、什么是企业数字化转型
企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。
二、企业做数字化转型的理由
1、能够提高工作效率
数字化转型能够让员工在部门与部门之间的沟通更加顺畅，让整个组织持续数据流，能够让客户的整个生命周期中从一个阶段到另一个阶段的无缝过渡，节省时间，提高效率。
2、提高透明度
数字化转型能够实时深入研究日常数据的能力使得业务的各个方面都能够稳定的运营。 最重要的是，能够增加跨团队的透明度，看到运营的每一个阶段，快速解决问题。
3、降低成本
大多数企业都需要花费大量的金钱和时间来维护旧系统遗留的问题和产品，而数字化转型能够通过集成高效处理流程和快速识别问题，从而节省时间和金钱。
4、增加收益
数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。
5、提高用户体验
数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。 所以，数字化转型能够通过系统查看并深入了解消费者消费流程，了解库存剩余，可用的服务和产品，节省销售，使得整体更清洁，更简单的购买流程。
6、提高竞争优势
企业之间的业务竞争是非常激烈的，通过数字化转型可以提前计划新系统所需的特性和功能，拨入企业擅长的内容以及可以改善业务的位置，从而改善业务基础设施，提高您在行业中的优势。
低代码如何助力企业数字化转型？
通过前边对数字化转型的讲解，大家应该明白这种转型改革并不是针对某个人、亦或是某个部门，而是企业整体所有员工的共同改革。 这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。
要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。
通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。
应用功能越来越多，成本却越来越高，而且使用起来也越来越繁琐，不同业务之间的数据不相通，业务也难以协同。 这无疑与企业渴望通过数字化转型来降本增效的初衷相悖。 所以低代码的各种应用及服务就开始大规模的发展起来，并成功在众多数字化转型企业中实现了价值。
低代码开发有哪些优势？
1、成倍增长的开发速度
除了从一开始就实现更快的开发之外，低代码平台还有可能通过每个项目加快软件开发生命周期。 这是因为，每次开发人员构建新的代码块时，他们都可以将其存储下来，以便在下一个项目中复用。
2、解决开发商短缺问题
有经验的开发人员无法跟上对软件不断增长的需求。 低代码开发通过提高生产力和促进公民发展来帮助应对这一挑战。
3、成本更低
传统的应用程序开发需要很高的费用，这主要是因为开发人员需要耗费很长的时间需要手工编写大量的代码，人力成本很高，但是使用低代码开发平台开发应用程序，只需要编写少量的代码，而且无需花费大量时间进行测试和修改，所以人力成本比较低，开发费用也比传统应用程序开发低，能够为企业节约一笔费用。
4、维护性更好
对于传统应用程序，维护和升级需要很长时间。 开发人员必须手动修复错误并添加新功能。 但是，通过低代码平台开发的应用程序，维护难度和代码量也较低，所以，可以提高系统的维护性。
5、频繁迭代以获得更好的解决方案
由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。 这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。
Flink系列之Flink的应用场景（一）
DT时代，人们对于数据的要求越来越严格，从开始的 大数据 到现在慢慢转变成 快数据 ，我们很多公司都是基于Hadoop生态搭建自己的数据仓库，将不同源的数据按照一定的 周期 （时/天等）通过 ETL （提取，转换，加载）放到我们的数仓以供分析师使用，但是随着业务发展，我们不得不面对一个事实，我们上述做的都属于批处理，我们的分析师或者我们的业务需要实时的数据，那么在批处理转到流计算的时候，我们会面临很多很多问题，例如低延时、高吞吐、exactly-once、无序问题等等。 Storm实现了低延迟，还做不到高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态；Spark Streaming通过采用微批处理方法实现了高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力，也不能使窗口与自然时间相匹配，并且表现力欠佳。 而flink就是目前为止的最佳答案。 我们在选择一个新的技术框架的时候，首先考虑的是他的应用场景，再牛逼的框架没有应用场景也是一无是处，当然牛逼的框架大多都是基于某一个或者某一类应用场景而产生，而flink主要应用于以下三个场景：1.事件驱动型应用 2.数据分析型应用 3.数据管道 ETL 什么是事情驱动型应用？ 定义：事件驱动型应用是一类具有状态的应用，该应用会根据事件流中的 事件 触发 计算 、 更新状态 或 进行外部系统操作 。 关键词： 事件 ---->状态---->外部系统 每条数据（事件）触发变化 例如：金融反欺诈，实施推荐，实施规则报警 在说这个之前，先说一下什么是分析，我们从事数据分析相关行业，有时候经常忘记分析本身到底是什么，下边是维基百科对于分析的定义 看到定义之后，再看我们工作中经常对各种数据按照不同维度拆分来分析数据代表的现象，来更好的理解数据，这是我们做数据分析的本质。 那么定义首先： 数据分析型应用是从原始 数据 中 提取 有价值的信息和指标，关键词：原始数据（集）、提取（过滤分析） 它的主要应用在于对数据集进行操作，重在分析 典行的数据分析型应用比如今年的疫情，我们会统计每天每地上传的信息，然后展示在包括支付宝等平台。 那事件驱动型应用和数据分析型应用有何本质区别？ 简单总结一下： 数据触发计算会派发新的动作（状态/消息） 数据只是分析不派生新的动作（只是输出结果） 看到过很多大咖分享自己对于数据仓库ETL的看法，自己也做了一些数据仓库的工作，但是从来没有认真总结过，会在下一篇文章总结一下我对ETL的认知，也会谈一下最近新兴起的数据湖的看法。 以上
