大数据分析平台功能与建设

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一、大数据分析平台功能及其建设

1.大数据分析平台主要功能

随着近几年互联网的飞速发展，特别是大数据技术的出现，催生了大数据分析平台的必要性，它们能够收集来自各类数据源的结构化和非结构化数据，并将其进行处理融合，最终形成一个综合的数据平台。大数据分析平台主要功能有：数据采集、数据存储、数据处理、可视化分析、智能决策和行动规划等。

（1）数据采集：大数据分析平台首先要做的就是采集这些数据，采集的数据来源可以是内部，也可以是外部，可以是结构化数据，也可以是非结构化数据，除此之外，还可以采集反弹，或者从社交网络等数据源处采集数据。

（2）数据存储：大数据分析平台在采集数据后，要对数据进行存储，数据在存储时要有一定的规范，比如数据格式、字段长度等，存储的数据需要有一定的速度，同时要求数据的安全性和可靠性。

（3）数据处理：随着数据量的不断增加，如果采用传统的数据处理方法，效率会极大地降低，所以对于大数据分析平台来说必须依靠大数据分析技术，它利用计算机程序来把原始数据（结构化和非结构化）转换成更容易分析和使用的信息，从而更加快捷地得到数据处理结果。

（4）可视化分析：可视化分析是大数据分析平台的重要功能，它对数据进行分析和可视化，可以提供利用复杂数据的人类洞察力，发现不能立即推断的、只能通过缓慢的探索和发现的模式，从而大大减少人工工作量，更快地解决问题，帮助企业做出更加准确、智能化的决策。

（5）智能决策：智能决策也是大数据分析平台的重要功能，它能够结合可视化分析、算法、模型和知识图谱等技术，利用机器学习、深度学习等算法模型，建立准确预测模型，帮助企业做出有效、准确的决策。

（6）行动规划：行动规划是大数据分析平台最后要做的，它是把分析结果转换成有价值的具体操作，有效地帮助企业实施最优的行动，从而发挥企业的竞争优势。

2.大数据分析平台建设

（1）需求分析：为了能够有效地建设一个大数据分析平台，首先要进行需求分析，比如考虑终端设备资源、数据采集格式等，并根据企业的实际情况，即企业的业务特征、数据量、系统架构等，搭建一个合适的大数据分析平台。

（2）数据采集：在建设大数据分析平台时，要注意进行数据采集，需要采取适当的方式收