大数据平台的搭建就是企业面临的问题，搭建大数据平台有哪些思路?怎么样的搭建路径可以让企业少走弯路?什么样的架构是业内标准?通过什么手段来分析和展示已有的数据?

　　或许这些问题会萦绕在您的心头，那么今天就一起来看看如何解答它们吧。

　　大数据平台的搭建思路

　　实际上做任何事情都要有目标，然后根据这个目标根据自身的条件和外部的情况制定一个思路，这个思路也可以理解为实现目标的路径。那么大数据的平台搭建也不例外。

　　1、脚本工具化

　　在数据收集，存储、分析的初期，通常来说程序员都是根据业务需求，通过一些脚本来完成数据收集，分析的工作。

　　表面上是完成了一些数据操作的功能，同时也满足了用户的需求，但是在编写脚本的时候，都是“头疼医头脚疼医脚”，只是针对具体的数据问题提出解决方法。

　　没有一个统一的解决方案，针对一些基础通用的功能也没有做抽象和提取，导致脚本维护的成本增加，后期服用的成本也会增高，有重复造轮子的嫌疑，效率不高。

　　因此，我们会讲这些脚本组件包装成一个个工具，用命令行或者UI界面的方式提供给客户。

　　这样一来，脚本的经验得到了总结和提炼，整个工具考虑得会比组件更加周到，效率有所提高。

　　2、工具服务化

　　有了工具可以满足一些数据上的需求，但是由于工具运行在本地无法发挥公用的特性。

　　为了让工具被更加广泛的使用，于是将其以服务的方式发布的云端，此时业务人员可以在有网络的地方访问到大数据工具，从而实现计算和分析工作，打破了地域的限制。

　　3、服务平台化

　　既然有了服务上云，那么将这些服务做一些聚合的操作，让相关联的服务互相沟通产生“化学反应”，从而给用户带来更大的价值。

　　同时可以将多个数据源都接入到平台中，利用这些服务提供给客户更高的价值。

　　此时，数据源，服务，客户需求都是不同的，那么通过平台进行整合，从而显示出更大的威力。

　　现在流行的SAAS系统就是一个很好的例子，采用多租用户的方式，整合资源提供优质的数据服务。

　　4、平台产品化

　　既然产生了一个大数据的平台，整合了数据、服务、需求(客户)各个方面的资源。

　　如果继续发展就需要针对不同的用户需求建立不同的业务场景，由于行业不同、企业内部和市场环境不同，大数据的应用场景也千差万别。

　　此时如果还提供统一的数据服务恐怕就不合时宜了，那么此时需要针对行业以及细分领域进行业务服务的客制化。

　　针对一些行业底层的业务进行抽象和拆分，给用户更多的客制化空间，针对不同的行业和使用场景退出不同的大数据产品，给到用户。

　　从脚本到工具，服务、平台、产品的转化不仅是大数据平台发展的进程和步骤，同样也是不同规模企业进行大数据平台搭建的准绳。

　　为什么这么说呢?技术始终是为业务服务的，大数据平台平台也是如此，只要让数据产生对企业有正向推动力就是正确的方向。

　　在最开始的时候，就可以通过脚本的方式进行实验和试错，积累数据分析抽取的经验，从而得到一些对业务有价值的数据信息。

　　后面通过不断迭代和试错，将这些经验从脚本→工具→服务→平台→产品进行转换。

　　这样以终为始，即减少了开发走的弯路，也提高了效率，最重要的是做出来的东西是有价值的，老板的投入看得见。

　　每个企业也可以根据自身情况选择对应的切入点，不用做大而全的大数据平台，做适合自己的就好。

　　大数据平台的搭建思路是怎样的.中琛魔方大数据平台表示从大数据平台搭建思路作为切入点，通过脚本、工具、服务、平台、产品几个递进的阶段，描述了企业在不同的发展阶段可以采取不同的思路。