大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。
2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：
业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。
说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。
数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：
现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？
增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？
以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。
先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。
公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。
3、如何搭建大数据平台
建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。
涉及到：
技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？
团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？
对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。

商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。
数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：
开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建
数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题
数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向
数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化
数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率

主要特点有：
1一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线&实时任务开发。
3开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心