本文将详细讲解构建大数据分析平台的必要性是什么，文章内容质量较高，所以边肖会和大家分享作为参考，希望大家看完这篇文章有所了解。
大数据时代，几乎每个企业都渴望数据分析平台，尤其是今年疫情爆发后，更多的企业主意识到数据及其支持企业信息智能的无形资产的巨大商业价值。
一般来说，企业的内部运营和业务系统每天都会积累大量的历史数据。一些企业大多对一些零散的数据进行浅层次的分析，但真正的海量数据并没有得到有效的分析和利用。
同时，随着系统的不断增加和积累，对沉积在系统深处的数据进行提取和整合变得更加困难，后期的报表显示和可视化分析成为了shell应用。
因此，数据分析平台的建设非常必要。一方面可以连接企业的所有业务系统，从源头上访问数据资源；另一方面也可以实现从数据提取整合到数据清洗、处理、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提升业务能力。
1什么是神秘的数据分析平台？
说白了，数据分析平台就是收集整理公司所有的数据，包括系统数据、业务数据等。在统一的数据框架下实现数据挖掘和分析，最终以可视化的手段展示数据。
由于数据分析平台涉及的组件多、功能复杂，如何将它们有机结合是其构建过程中最关键的核心。我们以某集团的数据分析平台为例，看看具体的数据分析平台架构是什么样的：
在搭建数据分析平台之前，需要明确业务需求场景和用户需求。通过大数据分析平台，你想获取哪些有价值的信息，需要访问哪些数据，明确基于场景业务需求的数据平台应该具备的基本功能。上图自下而上分为四个层次：
数据采集层：底层是多种数据源，主要对企业底层数据进行采集和分析，对零散的数据进行整合，包括核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等。传统的ETL离线采集和实时采集方法通常有两种。
数据存储和处理层：数据层底层有数据，根据不同的需求和场景对数据进行预处理，存储在合适的持久存储层，如OLAP、机器学习、数据库等。
数据层：这里使用的是BI分析系统，比如FineBI。如果是传统的数据挖掘和SPSS，这一层主要处理数据，然后进行深度分析和挖掘。
数据应用层：根据不同的业务需求分为不同类型的应用，主要是对最终数据进行显示和可视化，如数据报表、仪表盘、大数字屏、及时查询等。
综上所述，企业对数据和效率要求的逐步提高，也为大数据展现能力提供了平台。构建大数据平台，归根结底就是构建一个企业的数据资产运营中心，充分发挥数据的价值，支撑企业的发展。
数据分析平台真的有必要吗？
在搭建数据分析平台之前，企业往往会有一个疑问：企业数据系统每天都在正常运行数据，业务系统都正常稳定。我们还需要数据分析平台吗？
答案当然是，在实际的企业数据管理中，业务系统往往不是单一的，而是多源的。业务人员似乎每天都在使用业务数据，但实际上，彼此的数据是分离和断开的。要想实现数据分析，就得从多个系统获取数据，然后手工整合分析，这显然不是人力可以做到的。
这叫做数据岛。这个问题的难点在于需要跨数据源进行分析，不同数据源之间很难连接。其次，企业的数据必须是海量的，有些数据需要二次处理，没有数据分析平台的支持很难实现。
另外，从企业业务系统的角度来看，如果我们把数据分析工作直接单独放在业务系统上，首先系统的性能无法支撑这么耗费资源的事情，系统压力会很大；其次，随着数据的不断积累，单一的业务系统无法承担大量数据的处理，因此有必要重建一个大数据处理平台。
因此，一个数据分析平台的出现，不仅可以承受数据分析的压力，还可以整合业务数据，不同程度地提升数据处理的性能，从而基于数据平台实现更丰富的功能需求。
3数据分析平台建设流程
数据分析平台的建设过程基本上可以从数据分析过程来理解，如数据采集、数据集成、数据处理、数据可视化等。一般大数据平台都会包含这些流程，称为一站式大数据平台。
这里需要注意的是，很多企业通常将基础数据平台的建设误认为一站式数据平台，两者最大的区别在于架构中是否实现了业务探索性分析。
一站式数据平台架构有多种类型，现在比较流行的是自助分析，即主动式企业数据分析平台，允许业务人员直接参与数据分析，借助BI平台对数据进行充分的探索和分析，可以将庞大的任务分解成小任务。
建设大数据分析平台的必要性是什么，希望在这里分享。
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