在业务增长过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
由此，大数据平台、数据中台等新鲜的概念就真的落地了，其实数据类的概念都是相同的：报表、BI、数据仓库…少了一个都玩不转，只有每一个都做到极致，企业的数据价值才能得到提高。
先来说说背景吧，搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。
BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。
所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。
淘宝的大数据平台
滴滴的大数据平台
你可以看到，这些知名大厂的大数据平台真的是大同小异，他们根据各自场景和技术栈的不同，虽然在大数据产品选型和架构细节上略有调整，但整体思路基本上都是一样的。
再来说说数据中台吧，厚平台，大中台，小前台，没有基础厚实笨重的大数据平台，是不可能构建数据能力强大、功能强大的数据中台的。没有大数据中台，要迅速搭建小快灵的小前台也只是理想化的。
数据平台你可以把它看成是数据集，那么数据中台呢他就是数据集API,那么它们之间就差在API这三个字母上，API我想应该不需要过多解释呢，大家都知道，比如学JAVA的时候有了JAVA API你才知道怎么使用，那么数据中台相当于在数据平台的基础上告诉你这些数据怎么使用。
有数据中台之前，我们根本就不清楚表的来源和链路，尤其是一些复杂报表的结果表，来源非常复杂可能涉及到多个系统，涉及十几个源表。等到上游业务表要做变更、都不知道会影响哪些报表，线上已经运行上千个报表了啊！要去揪出这些来实在是麻烦！有了数据中台之后，10秒钟就能解决这个问题。
如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：
为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有BI报表的需求？
这里举一个典型的场景：
公司之前采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了BI系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。
搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：
1、整体方案设计
数据量有多少：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：存储在MySQL中？Oracle中？
分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员？
是否需要搭建整体数仓？
是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便；
是否需要实时计算？
2、组件选型
架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：
离线计算引擎：Hadoop、Spark
实时计算引擎：Storm、Flink
BI软件：FineBI
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3、安装部署
选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。
后文是对数据仓库、大数据平台、数据中台的一些总结性的架构材料，也是对自己这些年来的一些汇总和思考吧，看懂了前面的文字，后面的各种架构图也就无需赘述了。
1、数据仓库硬件架构
2、数据仓库功能架构
3、数据仓库技术架构
4、第一个Hadoop平台硬件架构
主要是为了解决海量离线数据的计算和存储，在Hadoop集群中实现明细数据、汇总数据存储，在mysql中实现报表数据存储。
5、第一个流式处理平台硬件架构
主要是为了解决海量实时数据的流式采集和计算，在Hadoop集群中实现明细数据、汇总数据存储，在mysql中实现报表数据存储；并通过实时事件处理集群实现流式事件的匹配。
6、大数据平台系统规划
对于大数据平台各种软硬件各种组件的规划
7、大数据平台系统定位
8、大数据平台逻辑部署架构
9、大数据平台功能视图
10、大数据平台数据流向
11、大数据平台整体硬件架构
12、数据中台整体架构
数据分析BI
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