随着各个企业的不断发展，企业的数据量不断的增加。企业的竞争压力也在不断的加大，利用数据分析平台来增加企业的竞争力，已经成为各个企业的信息化建设的核心环节。数据分析，我认为其含义就是从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。那么具体如何搭建数据分析平台呢？我认为应从一下几个方面：

1.分析价值：明确数据分析的价值，通过大数据的分析，能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势，从而帮助企业及时做出正确的决策，从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。

2.数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。当今的IT信息化系统都在不断的建设当中，在数据分析时需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。

大数据分析主要由两种应用场景组成，一种是对实时性要求较高的业务，比如商家端交易数据的实时展示。另一种则是离线业务场景，其特点是对于数据产出没有很高的实时性要求，一般数据产出时间为T -1日（T日产出T-1日的数据）。

这两种数据分析平台在底层的实现有着很大的差异，下面我来介绍如何搭建这两种大数据分析平台：

实时数据分析平台（Kafka + Flink + Druid）

实时数据分析的最原始数据来自于线上，线上用户使用公司的软件或者网站时，其不同的操作行为都会产生相应的用户数据。这些数据一般会存储在关系型数据库中，比如Mysql。通过监听其操作日志(二进制日志)的变更记录，可以实时将其输入到Kafka消息中间件暂缓下来，便于后面数据的实时分析。

很多企业都开始数据治理，并探索不同工具和方法来实现。然而，企业往往又会被不同的解决方案所困惑。

那么，企业应该如何搭建大数据分析平台，选择大数据解决方案呢？主要考虑以下6个重要方面：

01分析蓝图

无论是从哪一类具体的分析需求开始，对于分析的构建，都需要设想整个蓝图。

搭建大数据分析平台，看清重点，是搭建分析平台，其次分析的事数据。如果想完成这件事情，主要有4个方面:

①确认数据分析方向。比如是分析社交数据，还是电商数据，亦或者是视频数据，或者搜索数据。

②确认数据来源。比如来自腾讯，来自百度，来自阿里巴巴，来自实体店。

③总有数据分析师，去分析你获取的数据。

④拥有需要数据分析结果的客户。没有客户，你是不可能存在的，因为你没有活下去的可能性，你没有钱，一切就白搭了。

企业要搭建大数据分析平台，也就一个BI商业智能的事。现在BI商业智能发展越来越成熟，一些累积大量BI大数据分析项目经验的厂商甚至都总结出一系列的标准化数据解决方案，预设数据分析模型，无缝对接金蝶、用友等主流ERP。用户企业仅需做必要个性化设计，针对业务来源系统修改部分ETL脚本，就能快速、轻松地搭建起大数据分析平台。

奥威软件的数据分析解决方案已覆盖包括零售连锁、制造业等在内的多个行业，具有周期短、风险低的优点，而金蝶、用友标准解决方案甚至能实现零开发。