大数据分析平台搭建方法有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-11-23 09:09:52

  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。


  以下就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。


  中琛魔方大数据平台表示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。数据价值化是大势所趋。要想立足于不断变化的信息市场,就必须顺应时代的发展趋势,做出相应的改变。

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