大数据时代这个词被提出已有10年左右了，越来越多的企业已经完成了数字化转型，或在转型中。其普及原因一是因为大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，二是因为大数据平台的搭建门槛也越来越低：借助开源的力量或寻求技术专业经验丰富的服务商，就可以搭建起一个“物有所值”的大数据平台。但是，还是会经常客户那里收到的最常见问题之一是“我如何构建我的数据平台？”
探码科技作为专业的大数据技术服务提供商，致力于为政企提供数据采集、数据分析、数据应用和数据可视化等全产业链综合服务。本文将从公司的技术以及经验，讲解构建大数据平台的快速指南。
数据全流程
对于大多数据组织而言，构建大数据平台不再是可有可无的，而是必须拥有的，许许多多的公司从数据中收集可行性见解的能力在竞争中都是脱颖而出的。
尽管如此，从白手起家，从预算、资源等需要搭建一个数据平台谈何容易。每家公司数据旅程都有不同阶段，因此更难确定优先投资平台的哪些部分。与任何新解决方案一样，需要确定：1） 围绕产品能够交付和无法交付的内容设定预期； 2) 规划长期和短期的投资回报率。
为了让事情变得简单一些，我们概述了需要包含在数据平台中的必备步骤，以及团队与工具供选择。
数据集成
首先要进行数据集成，否则将无法完成处理、存储、转化和应用数据。通过web数据采集、系统/设备数据采集、本地文件上传、API接口调用等方式将各类原始数据集成，为构建一个自由独立的数据仓库/数据湖/数据中台而准备。同时，随着数据基础设施变得越来越复杂，也会面临着从各种来源摄取结构化和非结构化数据的挑战性任务。这通常称为提取转换加载 (ETL) 和提取加载转换 (ELT) 的提取和加载阶段。
这里汇集了一些流行的开源采集工具：Fivetran、Singer、Stitch、Airbyte、Apache Kafka，不是非专业人士，采用开源工具还是有点难度。因此即使在当今市场上开源的数据采集工具盛行的情况下，企业还是要慎重选择：是自建技术团队完成数据产品建设还是选择专业经验丰富的技术服务商来完成呢？
数据存储和处理
数据采集完成后，需要一个地方来存储和处理数据了。随着云计算的发展，云原生数据仓库、数据湖和数据中台已经占领了市场，相对于许多本地解决方案，提供了更易于访问和负担得起的数据存储选项。
无论选择使用数据仓库、数据湖、数据中台还是两者的某种组合，都完全取决于业务需求。同时，如果不投资云存储和计算的情况下构建可扩展、灵活的数据平台是极具有挑战性。
数据转换和建模
数据转换和建模通常可以互换使用，但它们是两个截然不同的过程。当转换数据时，是正在获取原始数据并使用业务逻辑对其进行清理，以便为分析和报告准备好数据；当对数据建模时，是正在创建数据的可视化表示以存储在数据仓库中。
商业智能分析（BI）
如果企业无法使用这些数据，那么采集存储和转化的这些数据也无法为业务服务。如果数据平台是一本书，那么商业智能分析层将是封面，充满引人入胜的标题、视觉效果以及数据实际视图将展示内容的摘要。事实上，这一层通常是最终用户在描绘数据平台时所想到的，并且有充分的理由：它使数据具有可操作性和智能性，没有它，数据就缺乏意义。
数据应用
数据大多的应用是根据业务流程驱动SaaS 化软件开发，包括CMS（内容管理系统）、CRM（客户关系管理系统）、ERP（进销存管理）、支付系统、邮件系统等等，打通API接口，导入数据，实现数据的真正价值，完成数据服务全流程。
结论
根据以上步骤，构建大数据平台其实并不难，当然这是建立在拥有专业的技术团队或者服务商之上的。这也是只是初步构建的方案，后续的平台维护、二次开发、数仓开发、数据价值产出等等才是大数据落地的重要组成，建议企业应尽早选择合适的供应商。