搭建大數據分析平臺，看清重點，是搭建分析平臺，其次分析的事數據。如果想完成這件事情，主要有4個方面:
①確認數據分析方向。比如是分析社交數據，還是電商數據，亦或者是視頻數據，或者搜索數據。
②確認數據來源。比如來自騰訊，來自百度，來自阿裏巴巴，來自實體店。
③數據分析師，去分析妳獲取的數據。
④擁有需要數據分析結果的客戶。沒有客戶，妳是不可能存在的，因為妳沒有活下去的可能性，妳沒有錢，壹切就白搭了。
那麽如何設計符合企業實情並能解決實際問題的數據分析平臺呢？
1. 平臺建設主導人需要對每壹塊業務需求有深刻的了解，知道每個業務部門想要看什麽樣的數據，需要什麽樣的分析報表；這些數據是否現在就可以獲取到，是否需要收集；業務部門通過這些數據分析，是如何推進和改善業務，是否有提升的價值意義。
2. 平臺的設計需要根據業務的要求設計符合使用者需要的內容，產品要有層級和結構。因為領導和業務人員的關註點不壹樣，看數據的視角也不壹樣。領導往往需要壹些能幫助把握大方向的關鍵指標，並且希望知道這些指標之後的問題是什麽？原因是什麽？所以給領導設計的報表需要直觀易懂，並且能夠基於這些指標的壹場定位到問題。而業務人員更在乎業務的執行，關註的數據往往粒度很細，需要知道各項指標的明細。
3. 數據平臺壹定要註意數據質量、規範、統壹。因為數據分析平臺是面向所有業務的，怎麽保證公司的所有部門人員對於數據的理解是壹致的，這點特別難。平臺的數據質量依賴於數據倉庫底層的數據模型，所以壹個好的數據倉庫很大程度上決定了數據分析平臺的數據質量。
4. 工具選型上，有報表平臺、BI。報表平臺適合構建基礎的規範化的數據分析平臺，從明細報表（表格類）的，項目檔案，文件報備，數據填報，數據報表，業務主題分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，側重於展示和報表管理。大數據分析的工具選型可以參考成都加米谷大數據培訓機構的技術分享文章。