如何搭建大数据分析平台？

一般的大数据平台从平桥雀台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安袭消枯装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

搭建大数据分析平台到思迈特软件Smartbi看看，在Excel中对数据进行二次加工，告别依赖于IT人员处理的困境；数据有错误也不怕，能够对缺失、不规范的数据进行二次加工，并能将这些数据入库；不受限制的分析思路，按您的想法加工数据；将本地数据和线上数据结合起来分析。

数据分析平台靠不靠谱，拍洞来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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本人为大数据技术员，可以分享一些心得体验给题主：
其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：
1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照Hadoop或者Spark的官网教程安装即册含可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有BI报拦友表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了BI系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。
搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：
1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：存储在MySQL中？Oracle中？或其简姿槐他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便；是否需要实时计算？
2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，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，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。
4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，业内数据大咖袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

1、 搭建大数据分析平台的背景
在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也厅核就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。 所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。
2、 大数据分析平台的特点
数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。
Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务
流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。
内容管理特征：综合生命周期管理和扮者掘文档内容。
数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据。
3、 怎样去搭建大数据分析平台
大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大嫌中数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。
亿信一站式数据分析平台（ABI）囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

未至科技贺斗昌数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组禅扒织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划销纤重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。

你好，您应该是景区或者文旅部门机构，这个问题深入展开不是一句两句能讲清楚地哈，简单说一下目前现状：目前全国范围内搭建的规范还没有，各地从金额来说几千万到几十万的方式都有，金额特别大的项目大概率是基建和装修及硬件采买。如果是一个基础设施完善的机构，基本是信息集成，包括票务、摄像、投诉、客流、停车场管理、广播通信（一般在应急平台上）、口差洞碑等；如果基础设施落后，个人建议也没有必要花太多钱去搞基建，你建设的目的是为了应用，直接找相应的数据服务公司就好了，自己又不用培养数据方面的人才，直接使用数据服务很方便，每年付费也比一下投入大量资金用于基建只有一个空壳子要好，现在国内科技公司越来下沉行业，大量的案例应用服务基本满足大部分客户需求了，没必要自己照搬一套在自己本地。据我了解百度腾讯阿里都有文旅服务的部门，也有专注拆桥做虚御枯文旅数据市场服务的，好像叫海鳗，他们海字辈的企业一堆，都针对不同行业。我作为文旅管委会的从业者，还是建议直接买服务，我们自己景区建的中心都没有数据，领导也走了，晾在那每人管了，太浪费了。