如何利用Da 数据销售产品？Big 数据架构师的基本职责是big 数据架构师需要参与规划从数据 source到数据 application的整体流程并参与相关产品的决策。什么是大数据，大数据分析也属于数据分析，在实际应用中，数据分析工具可以分为两个维度:第一个维度:数据存储层数据报表层数据分析层数据存储设计到数据 library的概念和数据 library的语言，这方面不用深究，但至少要了解数据的存储方式和数据的基本结构。
在生产系统智能化改造的大洋集团股份有限公司(以下简称“大洋集团”)服装定制工厂，我们看到工人从电脑远程接单，使用智能排版系统，不到一分钟就能完成一套西服的裁剪。大杨集团总经理胡冬梅说:“我们最快可以在4个工作日内发货。一个非常快速的闭环生产，让消费者可以将定制服装从昂贵、长期、负担不起的产品，变成可及、随时可得的产品。
其85%以上的产品用于出口，是全球最大的定制服装制造商。私人裁缝，总投资012亿人民币，为全球服装打造智能灵活的定制工厂西服，在欧美日等发达国家已经比较成熟。在大杨集团的西服订单中，定制西服占了很大比重。对于传统服装厂商来说，私人裁缝一直存在生产成本高、制造周期长、难以量产推广的痛点。
看Da 数据如何用于指导Da 数据适配器与其他组件接口处API的选择。SOA适合于将绑定到应用程序的一组特定功能发布到类似Big 数据 Container的地方。这个模型可以是高度抽象的，也就是说数据的应用可以完全脱离数据的技术和可分发性。应用程序被期望在特定分析或规范过程的结果中更多地使用“Da 数据”,在这种情况下SOA是有意义的。
在这个高度上，不陷入假设大型数据应用程序应该使用现有的RESTfulAPI如Apache的WebHDFS开发的陷阱是非常重要的。一般来说，最好的方法是通过现有接口将大型数据进程或设施与应用程序连接起来，而不是那些用于直接文件系统级操作的接口。后一种类型的接口将产生大量的增量开发工作。如果在这一级别编写，将应用程序从一个大型服务或设施迁移到另一个几乎是不可能的。
