大数据平台目前并没有统一的定义，但通常指的是运用hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式计算框架，建立计算集群并运行计算任务的技术环境。 企业需要建立大数据平台通常取决于以下几个方面：- 业务需求：企业不应仅为建平台而建平台，而应确保平台能服务于业务，促进业务发展。
大数据平台是为了企业处理和分析大量数据而构建的一套基础设施。它包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群，既可采用开源方案，也可选择商业级解决方案，并支持私有云或公有云部署。
大数据平台是一种集成了存储、处理、管理和分析大规模数据的综合性软件工具。旨在帮助企业从大量数据中获取有价值的信息和洞察。平台具备丰富功能，包括数据可视化、交互设计、数据抽取、数据加工、数据分析展示、数据集管理、ETL、数据大屏配置、图表配置、报表配置、数据开放服务等。
大数据平台是企业数据管理的高效工具，为企业在科学智能的分析下稳定成长提供支撑。借助AI、BI技术的完善，大数据平台不断被引入到产品中，以满足企业需求。面对新时代，CRM的变革中也发展出数据中台，以适应不同行业与策略的数据场景。
创建大数据平台是一个需求驱动的过程，它从无到有，逐步演进，涉及多个阶段和技术选择。对于小公司而言，初期可能只需要搭建一两台机器组成的集群，作为大数据平台的起点。在这个阶段，数据量较小，对平台的规模要求不高，组件的选择较为随意。
大数据服务平台是一个集成环境，它包含了数据接入、处理、存储、查询检索、分析挖掘以及应用接口等功能，通过在线服务的方式提供数据资源和数据处理能力，以促进业务发展。 有什么用？该平台的主要用途是帮助用户高效地管理和分析大量数据，支持各类数据驱动的决策过程，以及推动创新业务模式的开发。
1、第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。
2、实施大数据战略需要注重以下几个方面：一是建立数据治理体系，确保数据的质量、安全和隐私；二是加强数据基础设施建设，提高数据处理和分析的能力；三是培养数据人才队伍，提高数据技术的应用能力；四是推动数据开放共享，促进数据的最大化利用。
3、中国在大数据领域的发展预设了三个关键条件：丰富的数据资源、发达的数据交易市场以及数据价值创造的实现过程。 经济价值认知和技术进步为大数据发展奠定了基础。据统计，互联网数据量每两年翻一番，90%以上的现有数据是在近几年产生的。
4、一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
5、作为复杂而庞大的数据集，它具备强大的分析与挖掘价值，是影响竞争和发展的重要因素。大数据战略是视大数据为一种战略资源的科学战略布局，而大数据国家战略则是将大数据提升到国家战略资源规划层面。其目的是关注如何利用大数据技术解决民生、国家治理、国家安全以及国际竞争力等问题。
6、构建集成的数据处理和分析平台，工具要满足业务需求，具备检索、分类、关联、推送和元数据管理等功能。数据呈现 通过多种形式的数据呈现，如BI和KM系统集成，帮助管理层和业务部门进行决策。
1、. 建设位置：A级数据中心不宜建在公共停车库正上方，大中型数据中心不宜建在住宅区和商业区内。
2、数据中心选址时，应确保电力供应充足、可靠，通信连接快速且畅通，同时考虑交通便利性。 对于采用水蒸发冷却系统制冷的数据中心，必须有充足的水源供应。 数据中心应选择自然环境清洁的区域，环境温度应有助于节能。
3、避免在地质灾害多发区域建设数据中心，确保选址的安全性。在设计、建设和运营等环节，满足行业主管部门的安全管理要求，确保数据中心的安全稳定运行。
4、数据中心在选址时主要考虑以下因素： 市场需求： 数据中心的选址应以应用为牵引，从市场需求出发，确保数据中心的规模和类型能够满足不同行业的需求。 资源环境： 优先选择能源丰富、气候条件适宜、自然灾害较少的地区进行建设，以确保数据中心的稳定运行。 采用绿色节能技术，实现数据中心的可持续发展。
大数据建设需要存储、计算、数据管理、数据分析、数据整合和辅助技术。存储技术包括分布式文件系统和云存储。计算技术主要有 mapreduce、spark 和 flink。数据管理技术包括 rdbms、nosql 数据库和数据湖。数据分析技术包括机器学习、数据挖掘和可视化工具。数据整合技术包括数据集成工具和消息队列。
分布式处理技术，分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。云技术，大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。
大数据需要的技术包括：数据存储技术、数据处理技术、数据分析和挖掘技术，以及数据安全和隐私保护技术。数据存储技术主要是用于高效地存储大量数据，以保证数据能够被快速地访问和持久地保存。大数据技术中所采用的数据存储技术包括分布式文件系统，如Hadoop HDFS等，还有数据库技术如NoSQL数据库等。
大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
