1、大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。
2、敏捷型数据集市 数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
3、一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。
4、分布式计算平台/组件安装国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。
linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。
操作体系的挑选 操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。
首先要明白大数据平台的基础，大数据的基础就是数据，数据是要经过采集才能形成。建立大数据平台，关键是使用比较好的信息采集技术。
所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。
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：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。数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。
1、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装，当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。
2、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：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。数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。
3、一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。
4、要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。
5、精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。
6、在大数据时代，企业数据资源如潮水般涌现，如何从浩瀚的数据海洋中淘金，以直观易懂的方式呈现给决策者和业务人员，成为了企业面临的挑战。为此，构建数据中台并利用开源技术实现高效可视化分析已蔚然成风。本文将深入剖析数据中台的可视化技术及其背后的关键开源工具。
1、数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。 在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2、要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。
3、如此分析，结论就有了，即两个方法两条路。其一是选择云化方案，一切大数据能力全部构建在云平台的组件上。
这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。 在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理，包括系统数据、业务数据等，在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示。
首先要明白大数据平台的基础，大数据的基础就是数据，数据是要经过采集才能形成。建立大数据平台，关键是使用比较好的信息采集技术。
大数据实时计算技术基本上都是用Kafka、SparkStreaming、SparkSQL、SparkGrapnX等中的一个或者多个去完成。大数据准实时查询检索用的技术就很多，这里介绍两种，一种是交互式查询，创建二级索引（Hbase+Solr），另外一种ElasticSearch全文检索框架。
统一的数据管理平台、支持多种数据类型、可扩展数据提取、安全分析工具、合规报告是分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素。统一的数据管理平台：统一的数据管理平台是大数据分析系统的基础。数据管理平台存储和查询企业数据。
要支持在多源数据上做深层次的分析，大数据技术架构中需要一个管理平台，使结构化和非结构化数据管理为一体，具备实时传送和查询、计算功能。本层既包括数据的存储和管理，也涉及数据的计算。并行化和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素。分析层 大数据应用需要大数据分析。
大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。 但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。