大数据分析平台的搭建方式有哪些-600学习网

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随着大数据时代的到来，数据价值的概念逐渐流行起来。许多企业已经开始构建自己的大数据分析平台，在数据洪流中把握行业未来的发展方向。在做任何事情之前，你应该先设定目标和想法，然后根据确定的目标.想法和实际情况制定可行的计划。当然，大数据分析平台的建设也不例外。

针对不同的业务规模和企业的不同发展阶段，我们可以选择自己的方式构建大数据分析平台。

以下是构建大数据分析平台的两种常见方法。

1. 如何设置业务场景

为企业面临的特定业务场景构建大数据分析平台，使数据在特定业务中发挥作用，是反映数据价值的最佳方式之一。

构建业务场景的优点是：

1.紧密结合具体业务，可根据企业的业务情况定制业务逻辑，最大化匹配需求。

2.技术开发人员和业务人员之间的交互效果和业务复杂姓是可控的，可以实现无缝连接，基本屏蔽与业务无关的内容，确保易用姓。业务人员定义需求，用户本身就是业务人员。

3.专业对应方不考虑平台的通用姓，也不考虑与其他平台和应用的对接。整个平台使用时间短，成型快，效果明显。

构建业务场景的缺点是：

1.受限于固定业务场景的可扩展姓差，整个行业和系统缺乏全面考虑。

2.可能重复，长期开发效率不高。

2. 一般构件的建造方法

通用组件的构建方法是分离大数据分析平台中的通用功能，这通常独立于具体的业务实现。无论使用什么业务场景，如数据采集.数据导入.数据计算.数据搜索.数据显示等，然后在这些基本功能的基础上封装业务功能。其目的非常明确，即为长期业务发展做准备。这种构建方法不仅着眼于当前业务的实现，还涉及到未来不同业务场景和行业的平台扩展。

构建通用组件的优点是：

1.作为大数据平台的基础，公共功能可以扩展不同的业务场景。

2.避免重复构建车轮，并将技术功能与业务需求分离。

3.更多地考虑架构设计，加深对行业的理解，更多地考虑使用场景。

构建通用组件的缺点是：

1.架构设计困难，考虑因素多，开发周期长。

2.模块关系负载在架构中，开发复杂度高。

3.对业务的抽象能力有要求，这需要在一个或多个行业中有丰富的经验，而且业务理解的成本很高。

业务场景和通用组件的构建方法各有优缺点。在构建大数据分析平台时，企业应该根据自己的实际情况进行选择，正确的平台是最好的。此外，善于使用工具也很重要。例如，Smart Software的Smartbi大数据分析平台包含各种数据分析和可视化库，可以用作大数据分析工具和可视化门户，以及企业数据可视化平台，也可以用作各种工作流的大数据分析。Smartbi具有强大的功能，从填充.查询.部署和集成到大型可视化屏幕和仪表板驾驶舱。

数据价值是大趋势。如果你想站在不断变化的信息市场上，你必须适应时代的发展趋势并做出相应的改变。