大数据应用的工作涵盖了多个方面，主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与处理：这是大数据应用的基础工作。采集数据的方式多种多样，包括网络爬虫、API接口、数据库查询等。采集到的数据需要进行清洗、去重、格式化等预处理操作，以便后续分析。
2. 数据分析与挖掘：通过对采集到的大量数据进行统计分析、模式识别、预测建模等方法，提取有价值的信息和知识。常见的分析工具有Python、R、Hadoop等。
3. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示出来，帮助用户直观地理解数据。常用的可视化工具有Tableau、PowerBI、D3.js等。
4. 数据存储与管理：选择合适的数据存储方案，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，确保数据的可靠性、可扩展性和高并发访问能力。
5. 数据安全与隐私保护：在数据采集、处理、存储和传输过程中，需要采取相应的措施保护数据的安全和用户的隐私。常见的技术有加密算法、访问控制、数据脱敏等。
6. 数据服务与API开发：为其他系统或应用提供数据服务，如实时数据流、批量数据处理等。同时，开发API接口，方便其他系统或应用调用数据。
7. 数据治理与优化：对数据进行标准化、规范化处理，确保数据的质量和一致性。同时，根据业务需求和技术发展，不断优化数据结构和算法，提高数据分析的效率和准确性。
8. 数据产品与解决方案：根据用户需求，设计并实现数据产品，如数据报告、数据仪表盘、数据推荐系统等。同时，为企业提供定制化的数据解决方案，满足不同场景下的数据需求。
9. 数据咨询与培训：为客户提供数据相关的咨询服务，解答客户在使用大数据技术过程中遇到的问题。同时，通过培训课程、研讨会等方式，普及大数据知识，提高客户的数据分析能力。
10. 项目管理与团队协作：负责大数据项目的规划、执行和管理，确保项目按时按质完成。同时，协调团队成员之间的沟通和协作，提高工作效率。
总之，大数据应用的工作涉及数据采集、处理、分析、可视化、存储、安全、服务、治理、产品、咨询等多个方面，需要具备跨学科的知识和技术能力，以满足不断变化的业务需求。
