隨著行業認知、科技發展以及行業對數據挖掘的需求，人們逐漸重視數據大集中，從上到下打破數據孤島，實現基礎數據根據數據模型互聯互通，從而為上層應用提煉統計指標以及數據挖掘打好數據礦山基礎。搭建大數據平臺成為未來各行各業以及一個國家層面必須要做的一個數據工程。行業數據為行業服務，國家數據為整個國家服務，就像人類醫療數據，必須從國家層面搭建大數據平臺，實現醫療數據互聯互通，積累醫療數據方便研究病因以及醫藥等。金融屬性相關的數據也是國家層面數據，從金融風控、金融風險防范預警來說都是未來必須要做的。





　　大數據平臺真正解決了井底之蛙的問題，防止了一葉障目不見泰山，解決了瞎子摸象的現實問題。通過大數據平臺更**的獲得數據、實現數據價值**化。提高了企業甚至國家的認知能力，是社會發展的必然產物。通過大數據分析結果將一定程度上糾正過去人們對行業以及事物的片面的認識，帶來全新的認知行業認知，知道行業發展，防范風險。大數據平臺為我們提供一個盡可能全局的、綜合的視圖。利用大數據平臺幫助人們發現事物間的關聯性以及依存度，多個角度去看待問題，輔助做出正確的決策，并推測出整個形式的發展趨勢進行預測未來，輔助用戶決策，從而實現更大的商業價值。很多行業都開始接觸大數據，比如企業精準營銷、客戶畫像、大數據風控等。未來在大數據平臺基礎上實現業務智能化將成為必然。



　　建設大數據平臺的步驟從宏觀分析具體分為七步走。從各系統數據到數據大集中，**到價值的轉化過程包含了七大步驟，在這個過程中部門“許可和信任”以及“協調”是關鍵瓶頸。



　　步驟一：數據收集與業務需求分析，與內部數據及外部數據形成對接，以獲得豐富、**的數據，幫助把基礎數據統一提取到大數據平臺。



　　步驟二：企業在不透露其個人信息的前提下對其信息進行整合、分析和應用。



　　步驟三：數據儲存以及數據處理。搭建合適的大數據平臺構架，分布式數據存儲、以**整理、存儲和調用數據。



　　步驟四：大數據平臺數據價值發揮，實現數據科學需要準備合適的數據分析與挖掘工具，以進行大數據分析。



　　步驟五：業務和科技人員理解業務端需求，并將這些需求轉化為具體的問題，指引技術部門和數據分析部門提供基礎設施支持及數據分析與挖掘工作。



　　步驟六：行業洞察力。解讀數據分析結果以及數據挖掘，將答案轉化為行動變革、產品開發和客戶發展方案。



　　步驟七：實現數據智能嵌入。將大數據分析與數據挖掘應用融入到整個機構組織的日常運作中，并確保大家都能參與實施變革。



　　為何要搭建大數據分析平臺.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數據平臺可以使行業之間的關聯性已經越來越強，打破數據行業堡壘，引入外部數據源、進行多源數據匯聚融合，依靠大數據平臺讓大數據分析與數據挖掘更好的實現人工智能的發展。