如今，企业对数据的需求不仅仅局限于大数据的基础和大数据存储，还需要一个从数据获取到大数据的全链条解决方案。 数据的管理挖掘和需求越来越广泛，在解决问题时，相关数据的数量和维度也在不断爆发和增长。 如何更好、更轻松地挖掘和管理数据是当前面临的最大问题。
随着系统的增加和积累，系统深处沉淀的数据提取和集成也变得更加困难，后期报表的展示和可视化分析也成为了空壳的应用。 因此，数据分析平台的建设是非常必要的，一方面可以整合企业的各个业务系统，从源头提取数据资源，另一方面实现从数据提取、整合到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，让企业真正从数据中获取价值
一、神秘的数据分析平台到底是什么？
一般来说，数据分析平台就是收集和组织公司的所有数据，包括系统数据、业务数据等，在统一的数据框架下实现数据挖掘和分析，最后以可视化的手段展示数据。
数据分析平台组件多、功能复杂，如何有机结合是建设过程中最重要的核心。 看看具体的数据分析平台体系结构。
在构建数据分析平台之前，先明确业务需求场景和用户需求，通过大数据分析平台明确想要获得哪些有价值的信息，需要访问的数据是什么，基于场景业务需求的数据
数据收集层：底层是各种数据源，主要是企业底层数据的收集和解析，整合零散数据，包括企业核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等。 通常有传统的ETL离线收集和实时收集两种方式
数据存储和处理层—根据需要和场景对数据进行预处理，并将其存储在适当的持久化存储层中(如果有)。
数据分析层：这里使用BI分析系统。
数据APP应用层：根据业务需求划分不同类别的APP应用，主要是展示和可视化最终数据。
总之，企业对数据、效率要求的提高，为大数据提供了展示能力的平台，企业构建大数据平台，归根到底是要构建企业数据资产运营中心，发挥数据价值，支撑企业发展
二、真的需要数据分析平台吗？
在企业进行数据分析平台建设之前，人们经常怀疑企业的数据系统每天都在正常运行数据，业务系统也正常稳定，还需要数据分析平台吗？
当然，在实际的企业数据管理中，业务系统往往不是单一的，而是多源的。 业务负责人看起来每天都在使用业务数据，但实际上彼此的数据被分割，不相通。 为了实现数据分析，必须从多个系统中提取数量并手动集成分析。 这显然是人力做不到的。
这被称为数据孤岛，这个问题的难点在于数据源之间需要分析，不同数据源之间难以实现对接，其次是企业数据一定很庞大，需要二次加工，如果没有数据分析平台的支持，很难实现
另外，从企业业务系统的角度来看，如果将数据分析工作直接单独放在业务系统上，系统的性能就无法支撑这么耗费资源，系统压力会很大。 另外，随着数据的积累，单个业务系统将无法承受大数据量的处理，因此需要重建大数据处理平台。
一个数据分析平台的出现，不仅可以承担数据分析的压力，同样可以集成业务数据，在一定程度上提高数据处理的性能，基于数据平台实现更丰富的功能需求。