如今企業對于數據的需求已經不單單需要一個大數據底層和大數據存儲的方案，而是想要從數據獲取到大數據全鏈條端到端整體的解決方案。人類對數據的管理挖掘和需求越來越旺盛，在解決問題的時候，牽扯到的數據量和維度也是不斷爆炸、不斷增長的，如何更好、更輕松地挖掘和管理數據是如今面臨的**問題。



　　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。



　　一、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，**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。下面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，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。



　　數據分析層：這里就要用到BI分析系統。



　　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。



　　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。



　　二、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。



　　企業為何需要搭建大數據平臺.中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)表示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。