为什么需要搭建大数据分析平台？

为什么需要搭建大数据分析平台？除了该疑问，还应当有如下疑问——

为了解决任何业务问题？什么样的分析需求？有多少数据量？是否有实时分析的需求呢？是否有一个BI报告要求？

这里举一个具有典型的场景：

公司经济发展之前我们可以采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据通过研究分析，或者其他企业可能采购了BI系统，就是这样一个国家直接用业务信息网络系统结构设计数据库进行科学社会主义支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据处理技术工作人员没有进行扩容。

搞清楚需求分析之后，按照以下的步骤可以进行：

1、整体方案设计；

整体方案设计要考虑的因素：

数据量有多少：几百GB？几十TB？

当数据存储：存储在MySQL？Oracle中？或其他企业数据库中？

如何进入从目前的数据存储系统中的数据，以大平台？如何将结果数据写入其他存储系统？？？

什么是分析的主题：只有几个简单的指标？还是说有很多统计分析指标，需要一个专门的人员去梳理，分组，并进行相关产品结构设计；

是否需要建设整体仓库？？

需要BI报告：商人有或没有能力BI操作，或者团队的组成相对简单，不需要摆在了面前和员工的后端，使用BI更方便;

是否需要实时计算？

2、组件选型；

架构进行设计工作完成后我们就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型主要包括：

离线计算引擎：Hadoop、Spark、Tez

实时计算引擎：Storm、Flink、Samza、Spark Streaming

BI软件：Tableau、QlikView、帆软

3、安装部署；

选型完成后，即可进行安装部署，这部分其实是最简单的，直接按照各组件的部署要求即可安装。

4、另一种选择：使用商业软件

如果企业需要构建大数据平台，那么另一种选择是直接使用商业数据平台。市面上有很多企业成熟的商用大数据信息平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有一个对应的产品线，业内进行数据大咖袋鼠云就有一款具有非常需要优秀的大数据管理平台公司产品：数栈。

堆栈的主要特点如下：

1、兼容性：计算引擎，捆扎不牢（实时）基于开源的Spark（离线），弗林克，许多公司都必然要担心一个供应商，而是完全开放源代码软件的数量为主，有是没有问题的;

基于这一事实，企业可以建立自己的基础平台，但堆叠的数量只提供开发套件。

2、简单易用：数栈包含一个数据进行开发套件、数据可以计算引擎（Spark、Flink）、数据环境治理套件（数据地图、数据服务质量、数据结构模型）、数据发展应用引擎（数据API），覆盖了企业内的数据通过采集、数据结果统计方法分析与挖掘、数据公司治理、数据开放的全链路，并同时覆盖离线分析与实时情况分析，满足企业内的各种相关数据需要处理社会需求。

3、划算：很多传统企业数据量不是特别大，比如几百个GB，1,2TB，栈最小支持3个虚拟机部署，相比其他厂家经常几十个，几百个节点可以低很多成本。

数栈与搭建大数据管理团队的关系发展又是一个怎样的呢？

作为开发团队的生产力工具，它允许开发团队更顺利、更好、更快地基于开源技术使用大数据平台，开发人员编写Map Reduce代码运行，可以配置任务调度、依赖项，查看堆栈上的运行日志，加快团队的成长。

以上就是搭建大数据分析平台的原因。

更多产品了解

欢迎扫码加入云巴巴企业数字化交流服务群

产品交流、问题咨询、专业测评

都在这里！