大数据发展的窘境
什么是“大数据”？随着移动互联网、5G的快速发展，目前和大数据相关的概念很多，人工智能、物联网、车联网、边缘计算... ...每一个概念都拥有华丽的外衣，身价不菲。
我们先来看看最受关注的几个视角是如何理解大数据的：
一、麦肯锡的视角：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征
二、大数据之父“舍恩·伯格”对大数据的特征理解：1、不是随机样本，而是全体数据；2、不是精确性，而是混杂性；3、不是因果关系，而是相关关系；
三、最后是市场如何解释的：数据太多了，原来的设备存不下、算不动，需要新的技术来计算，存储，需要对更多应用场景进行解读。其实根本目的就是在掌握数据的前提下对这些含有意义的数据进行专业化处理。以实现盈利为目标。提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”
综上，可以看到，不同视角对大数据的理解不尽相同
有人调侃：大数据其实就是一门“统计学”。也有人说：大数据其实就是一个空洞的商业术语。所以说，用不同的视角去读取它，均会呈现不同的含义。
毫无疑问“大数据”这三个字显然已经被“玩坏了”，这其实也是从另外一个层面上可以反映出目前大数据行业乱象丛生。
“断层”是当前大数据行业发展面临的最主要矛盾。提供数据服务的人并不完全清楚使用数据的人要做什么。无论是“资本派”，还是所谓的“技术流”，这个问题都是要回答的。
未来大数据发展的核心是场景化，更加关注用户业务应用场景，更加智能化，更加人性化，更加“平民化”。
大数据行业的发展必将走向务实，也终将走向务实！更加关注用户的业务应用场景，让数据应用更加接地气，让用户使用数据的成本更加划算，效率更高，维护更便捷。
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我们需要更高效的数据开发工具
在国家数字化转型的大旗下，企业竞争越来越激烈，数字化转型是企业适应宏观环境和用户需求并更好生存的必由之路。因而带来的应用场景多样化，数据应用 复杂化推动大数据技术不断的发展和演变，从分布式数据存储和计算到存储和计算分离，从数据仓库到数据湖再到湖仓一体化，大数据生态不断完善和丰富，为企业大数据平台建设和应用提供了更多的选择，单一架构和混合架构的数据平台随之产生。然而业务的快速发展，数据开发任务也会井喷式的增长，再加上大数据的服务链路是非常复杂多变的，涉及到收集、存储、访问、计算、加工、挖掘、服务等场景，随之带来的使用的复杂性和数据管理的复杂性是数字化转型中的企业面临的新的挑战。
佰惟数据推出的一站式企业数据能力开发工具ByteCare集成了数据建模、数据集成、批流开发、任务调度、数据治理和数据服务，支持多种主流的数据仓库，为用户提供从开发、测试到投产的敏捷数据发和管控能力，帮助用户更加高效的建设企业数据平台。ByteCare定位于大数据架构下，以 数据目录+数据运维的方式，为企业提供全链路的数据管理和数据开发平台，帮助企业更好的发现数据、管理数据和使用数据，提升企业数据活动实施的效率，降低企业利用数据的成本。ByteCare集成数据同步、数据建模、数据开发、任务测试、任务调度、元数据管理、数据治理、数据服务等一站式的全流程大数据能力，实现企业数据设计、开发管控一体化，帮助企业构建可管控，能力可复用的敏捷数据平台，助力政府和企业数字化转型。
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更宽广的用户应用场景
1．低成本、高效率构建企业级数仓
可用于构建PB级别的数据仓库，实现大规模的数据集成、数据处理，
对数据进行资产化管理，为企业提供灵活易用的大数据开发解决方案。
平台全面覆盖企业大数据开发和分析过程的各个环节，包括数据采集、
数据建模、数据开发、数据治理、数据服务等，形成企业数据战略资产，构
建企业数据场景化应用。
2．轻松构建企业用户数据能力平台，助力数字化转型
ByteCare提供一站式大数据全链路解决方案，为企业提供统一的
存储计算、数据集成、开发、管理能力，并集成任务发布、运维、安全等相
关的管控，助力企业建数据中台。通过将企业各类分散的数据进行汇集融
合、加工提炼，围绕企业、消费者、产品构建企业级数据资产体系，并通过
平台的数据服务能力，为业务中台赋能，实现业务增值。
3．企业数据资产管理，提升数据治理能力
ByteCare通过强大的元数据采集器，帮助企业从数据源、数据仓库
中采集元数据，然后融合ByteCare在 DataOps 过程中的技术元数据
和业务元数据，形成企业全面的数据资产地图，让数据消费者能快速发现数
据和理解数据，同时也配备数据的标准、质量组件，通过定义业务规则和技
术规则，提升数据质量，帮助用户更好的进行数据治理。
4．行业大数据应用
面向政务、能源电力、应急、医疗卫生、教育行业等提供大数据应用场景开
发服务，为用户部署最适合的高效数据应用服务平台