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大数据平台的建设路径
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大数据平台的建设路径（一）针对业务场景的建设方式
正如上面提到的以终为始的思路，针对企业面对的具体业务场景建立大数据平台，让数据针对具体的业务发挥作用，是最能够体现数据价值的。
例如：企业需要做拉新的线下活动，假设这次拉新 1 万人。针对的群体是学校的学生，那么需要多少花多长时间，在多少个学校，摆出多少个展位才能达到效果。这些都可以通过企业系统中现有的数据进行分析，得到结果。
因此这种方式的优点是：
和具体业务结合紧密，业务逻辑可以根据企业业务状况进行定制，从而最大限度匹配需求。
技术开发人员与业务人员的交互效果和业务复杂度可控，甚至是无缝对接，基本屏蔽与业务无关的内容，确保易用性。业务人员定义的需求，使用者就是业务人员本身。
专业对口，不考虑平台通用性问题，也不用考虑与其他平台、应用的对接。整体平台用时短，成型快，效果明显。
这种方式的缺点是:
仅限于固定的业务场景拓展性差，对整个行业和系统缺乏统筹考虑。
可能会做重复建设的工作，从长远来看开发效率不高。
大数据平台的建设路径（二）通用组件的建设方式
“通用”顾名思义，将大数据平台中通用的功能抽离出来，通常这些功能和具体的业务实现无关。
无论什么业务场景都会用到的，例如：数据收集、数据导入、数据计算、数据搜索、数据展示等。
让后在这些基础功能/模块的基础上进行业务功能的封装，其目的很明确，为了更长远的业务发展做准备。
此类建设方式不仅关注当前业务的落地，更关系以后不同业务场景，不同行业的平台扩展。
这种方式的优点是 :
通用功能作为大数据平台的基础，可以针对不同业务场景进行拓展。
同功能避免重复造轮子，将技术功能和业务需求进行解耦。
对于架构设计考虑会更多，对行业的理解会更深，对使用场景的考虑会更多。
这种方式的缺点是：
架构设计难度大，考虑因素多，开发周期长。
架构中模块关系负载，开发复杂度高。
对业务的抽象能力有要求，需要一个或者多个行业的丰富经验，业务理解成本较高。
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