現在已經進入了大數據時代，各個行業領域和企業自身的數據量都在以一種爆炸性的速度增加著，所以，對大數據進行管理就顯得非常重要。企業大數據管理包含了客戶信息、產品信息、行業信息等重要信息，而且企業通常都會對這些數據進行存儲，以備再用。在利潤分析和預測、客戶關系管理、合規監管、運營風險管理等方面，數據已成為企業的一項重要資產。所以，選擇適合的大數據分析平臺對企業而言具有非常重要的意義。
什么是數據分析平臺？
簡單地說，數據分析平臺就是將公司內的所有數據，包括系統數據、業務數據等，在一個統一的數據框架下，實現對數據的挖掘和分析，并以可視化的方式將數據展現出來。
因為數據分析平臺涉及的組件眾多、功能復雜，如何將其有機的結合起來是其建設過程中最關鍵的核心。
在建立數據分析平臺之前，首先要對業務需求場景和用戶的需求進行明確，利用大數據分析平臺，可以獲得什么樣的有價值的信息，需要接入什么樣的數據，并確定在場景業務需求基礎上的數據平臺應該具備什么樣的基本功能。從下至上可分為四個層次：
數據采集層：底層就是各種數據源，主要是對企業底層數據的采集和解析，將零散的數據整合起來，包括企業的核心業務數據、用戶數據、日志數據、集團數據等等，通常有傳統的ETL離線采集和實時采集兩種方式。
數據儲存和處理層：有了數據底層的數據，然后根據需求和場景的不同進行數據預處理，儲存到一個合適的持久化儲存層中，比如說OLAP、機器學習、數據庫等等。
數據分析層：這里就要用到BI分析系統，如果是傳統的數據挖掘還又SPSS，這一層主要是對數據進行加工，然后進行深層次的分析和挖掘。
數據應用層：根據業務需求不同劃分出不同類別的應用，主要是對最終的數據進行展示和可視化，如上圖的數據報表、儀表板、數字大屏、及時查詢等等。總結來說，企業對數據、效率要求的逐步提高，也給大數據提供了展現能力的平臺，企業構建大數據平臺，歸根到底是構建企業的數據資產運營中心，發揮數據的價值，支撐企業的發展。
數據分析平臺對企業有哪些意義？
在建立數據分析平臺之前，很多企業都會有這樣的問題：公司的數據系統每天都在正常地跑著，而業務系統又都是正常穩定地運行著，那么我們還需要數據分析平臺么？
這個問題的回答是肯定的，因為在真實的企業數據管理中，業務系統通常是多個來源，而不僅僅是一個來源。業務人員似乎每天都在使用著業務數據，但事實上，他們之間的數據是相互割裂的，并不連通的，要進行數據分析，就必須從多系統中提取數，再進行手工的整合和分析，這顯然不是人力所能完成的。
這就叫做數據孤島，這個問題的難點在于需要跨數據源進行分析，不同數據源之間的對接很難打通；其次，企業的數據一定是海量的，有的還需要二次加工，如果沒有數據分析平臺的支撐很難實現。
另外從企業業務系統的角度看，我們如果把數據分析的工作直接單獨放在業務系統上，一來系統的性能支撐不了這么耗費資源的事情，系統壓力會很大，二來隨著數據的積累，單獨的業務系統很難承受大數據量的處理，所以重新構建一個大數據處理平臺就是必須的了。
所以，一個數據分析平臺的出現，不僅可以承擔數據分析的壓力，還可以對業務數據進行整合，更可以不同程度地提高數據處理的性能，基于數據平臺實現更豐富的功能需求。
