大数据分析平台搭建方式有哪些
随着大数据时代的到来，数据价值的概念逐渐深入人心，许多企业开始搭建自己的大数据分析平台，以便在数据洪流中把握行业未来的发展方向。做任何事情之前，首先要设定目标和思路，然后根据确定的目标、思路和实际情况制定可行的计划。当然，大数据分析平台的搭建也不例外。
针对不同的企业业务规模以及企业所处的不同的发展阶段，我们可以选择适合自身的大数据分析平台的搭建方式。
以下为大家介绍两种常用的大数据分析平台搭建方法。
一、业务场景的搭建方式
为企业面临的具体业务场景搭建大数据分析平台，使数据在具体业务中发挥作用，是最能体现数据价值的方式之一。
搭建业务场景的优点是：
1、与具体业务紧密结合，业务逻辑可以根据企业的经营状况定制，最大限度地匹配需求。
2、技术开发人员与业务人员的互动效果和业务复杂性可控，可实现无缝对接，基本屏蔽与业务无关的内容，保证易用性。业务人员定义需求，用户是业务人员本身。
3、专业对口，不考虑平台的通用性，也不考虑与其他平台和应用的对接。整个平台使用时间短，成型快，效果明显。
针对业务场景的搭建方式的缺点是:
1、仅限于固定业务场景扩展性差，整个行业和系统缺乏统筹考虑。
2、可能会做重复搭建，从长远来看开发效率不高。
二、通用组件的搭建方式
通用组件的搭建方法是将大数据分析平台中的通用功能抽离出来，通常与具体业务实现无关。无论使用什么业务场景，如数据收集、数据导入、数据计算、数据搜索、数据显示等。然后在这些基本功能的基础上封装业务功能，目的很明确，就是为更长远的业务发展做准备。这种搭建方式不仅关注当前业务的落地，还关系到未来不同业务场景和不同行业的平台拓展。
通用组件的搭建方式的优点是:
1、通用功能作为大数据平台的基础，可以拓展不同的业务场景。
2、避免重复造轮，解耦技术功能和业务需求。
3、对于架构设计考虑更多，对行业的理解更深，对使用场景的考虑更多。
通用组件的搭建方式的缺点是：
1、架构设计难度大，考虑因素多，开发周期长。
2、模块关系负载在架构中，开发复杂度高。
3、对业务的抽象能力有要求，需要一个或多个行业丰富的经验，业务理解成本高。
针对业务场景和通用组件的搭建方式各有利弊，好坏不能一言而喻。企业在搭建大数据分析平台时，要根据自己的实际情况来选择，合适的才是最好的。此外，善于使用工具也很重要。
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