搭建大數據分析平臺的必要性是什么

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　　大數據時代，幾乎每一個企業都對數據分析平臺趨之若鶩，尤其是在今年疫情爆發之后，更多的企業主意識到了數據所具有的的極大商業價值，以及其作為支撐企業信息智能化的無形資產。

　　通常來說，企業內部的運營和業務系統每天會積累下大量歷史數據，一些企業最多是對一些零散的數據進行淺層次的分析，真正的海量數據其實并沒有得到真正有效的分析利用。

　　同時，隨著系統的不斷增加和積累，沉淀在系統深處的數據也更加難以提取和整合，后期的報表展示和可視化分析也就成了空殼應用。

　　所以數據分析平臺的建設就十分必要了，一方面它可以匯通企業的各個業務系統，從源頭打通數據資源，另一方面也可以實現從數據提取、集成到數據清洗、加工、可視化的一站式分析，幫助企業真正從數據中提取價值，提高企業的經營能力。

　　1神秘的數據分析平臺究竟是什么？

　　通俗一點說，數據分析平臺就是將公司所有的數據進行進行收集整理，包括系統數據、業務數據等等，在統一的數據框架下實現對數據的挖掘和分析，最后通過可視化的手段進行數據展示。

　　因為數據分析平臺涉及的組件眾多、功能復雜，如何將其有機的結合起來是其建設過程中最關鍵的核心。我們不妨以某集團的數據分析平臺為例，來看一下具體的數據分析平臺架構是什么樣的：

　　在搭建數據分析平臺之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平臺，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基于場景業務需求的數據平臺要具備的基本的功能，以上圖為例從下至上可分為四個層次：

　　數據采集層：底層就是各種數據源，主要是對企業底層數據的采集和解析，將零散的數據整合起來，包括企業的核心業務數據、用戶數據、日志數據、集團數據等等，通常有傳統的ETL離線采集和實時采集兩種方式

　　數據儲存和處理層：有了數據底層的數據，然后根據需求和場景的不同進行數據預處理，儲存到一個合適的持久化儲存層中，比如說OLAP、機器學習、數據庫等等

　　數據分析層：這里就要用到BI分析系統，比如FineBI，如果是傳統的數據挖掘還有SPSS，這一層主要是對數據進行加工，然后進行深層次的分析和挖掘。

　　數據應用層：根據業務需求不同劃分出不同類別的應用，主要是對最終的數據進行展示和可視化，如上圖的數據報表、儀表板、數字大屏、及時查詢等等。

　　總結來說，企業對數據、效率要求的逐步提高，也給大數據提供了展現能力的平臺，企業構建大數據平臺，歸根到底是構建企業的數據資產運營中心，發揮數據的價值，支撐企業的發展。

　　2數據分析平臺真的有必要嗎？

　　在企業在進行數據分析平臺建設之前，經常會有一個疑問：企業數據系統每天都在正常跑數據，業務系統也都正常穩定，那我們還需要數據分析平臺嗎？

　　答案是當然需要，在實際的企業數據管理中，業務系統往往不是單一的，而是多源的。業務人員看似每天都在用業務數據，但實際上彼此的數據都是相互割裂、不打通的，如果想要實現數據分析，就要從多系統中取數，然后手動整合分析，這個顯然是不能靠人力就能做到的。

　　這就叫做數據孤島，這個問題的難點在于需要跨數據源進行分析，不同數據源之間的對接很難打通；其次，企業的數據一定是海量的，有的還需要二次加工，如果沒有數據分析平臺的支撐很難實現。

　　另外從企業業務系統的角度看，我們如果把數據分析的工作直接單獨放在業務系統上，一來系統的性能支撐不了這么耗費資源的事情，系統壓力會很大，二來隨著數據的積累，單獨的業務系統很難承受大數據量的處理，所以重新構建一個大數據處理平臺就是必須的了。

　　所以，一個數據分析平臺的出現，不僅可以承擔數據分析的壓力，同樣可以對業務數據進行整合，也會不同程度的提高數據處理的性能，基于數據平臺實現更豐富的功能需求。

　　3數據分析平臺建設流程

　　數據分析平臺的建設流程基本上可以從數據分析流程來理解，比如數據采集、數據整合、數據加工、數據可視化等等，一般的大數據平臺都會包括這些流程，叫做一站式大數據平臺。

　　這里要注意一點，很多企業通常把基礎數據平臺建設錯以為是一站式數據平臺，二者最大的區別就在于架構上有沒有實現業務探索式分析。

　　一站式數據平臺架構有很多類型，現在比較流行的是自助式分析，也就是主動式的企業數據分析平臺，讓業務人員直接參與數據分析，借助于BI平臺充分探索分析數據，并能將龐大的任務分解為小任務處理。

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