数据开发是一项涵盖数据全生命周期的综合性工作，主要包括以下几个方面：
数据采集：
从不同的数据源（如Web网站、API、数据库等）获取数据。
数据清洗：
将原始数据转换为可用于分析的格式，处理冗余、缺失值和异常值等，确保数据准确性和一致性。
数据处理：
对数据进行加工、转换、计算、聚合、筛选、合并等操作，以提取有价值的信息。
数据存储：
将处理后的数据存储到适合的存储介质中，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
数据分析和挖掘：
使用统计学和机器学习等方法对数据进行分析，发现数据中的模式和趋势。
数据可视化：
将分析结果以图表、报告等形式呈现，帮助用户理解和使用数据。
数据仓库和数据管道维护：
确保数据仓库和数据管道的准确性和安全性，以及数据的及时更新。
大数据平台开发和维护：
包括相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发。
数据开发工程师通常需要具备计算机相关专业背景，掌握数据库开发与设计技能，如Oracle、SQL Server等，并具有良好的沟通能力和问题解决能力。他们参与大数据产品的中台建设，包括数据方案设计和开发，深度理解公司系统业务现状和数据诉求，并参与大数据系统架构设计。
数据开发不仅限于编写Hadoop、Spark的应用程序，还包括对大数据处理系统本身的开发，这要求工程师具备较强的理论知识和实践能力。