笔者经历过几家公司，传统行业，互联网行业都经历过，每家公司对于数据的处理，使用都各不相同，但是总体上架构上都大同小异，
传统行业有传统行业的整体架构，目前已基本形成一套套完整的解决方案，互联网行业目前已基本形成一套整体的开源解决方案。
传统行业一般都是用的商用软件，一方面是为了系统的稳定，一方面也是少有这方面的人才，互联网呢，一般都是用开源软件，
一方面是为了满足自身业务的需求，一方面呢互联网网罗了大量的人才，可以做个性化开发。
数据平台的建设呢主要分为几部分，数据的存储，数据的清洗，数据的展现。
先说一下传统行业的互数据建设，传统行业一般少有做数据平台，数据的存储呢，一般都是会商用软件，数据库一般用oracle，sqlserver，DB2 数据的清洗也就是ETL工具呢一般是informatic，datastage，当然有些小点的公司还有用免费的kettle等ETK工具，数据的展现呢也就是BI一般是congnos，BIEE等，目前呢市面上有很多的BI工具，做报表，做分析，做挖掘，百家争鸣，各有异同。
目前也有很多厂商会给出一套完整的解决方案，包括数据的存储，数据清洗，数据展现，分析等。这也是很多传统公司使用的原因。
互联网呢，目前大部分的存储是hdfs，数据清洗呢统一用开源免费的，五花八门，有mr，hive，spark，pig等，数据展现呢，好多都是自己开发的，也有用一些比较实惠点的报表展现工具，但是很多互联网公司也开发出一个数据平台，包含数据的存储，数据的清洗，数据的展现等功能。
这里主要是对建设大数据平台做一些思考，数据平台的作用，数据平台包含哪些功能，数据平台的投入等。
首先呢数据平台的作用，对于一个稍微大点的互联网公司，数据平台是必不可少的，在目前科技不断进步的社会，数据产生的价值是不可估量的，再者有数据平台，数据的管理也是有统一的规范，还有一点，用数据平台对于数据的流向以及数据的分析，挖掘都有很好帮助。只要有一个好的数据平台，那么公司的数据就是一笔很大的财产。
数据平台的功能呢，其实就是几点数据的存储，数据的清洗，数据的展现，数据的分析，就我个人见解说一下。
数据平台的存储，目前一般都是hdfs，在前期需要设计好数据仓库的架构，如何分层，在数据平台中，可以通过建表(hive)
的形式，也可以通过创建路径的形式来对数据的存储，
数据的清洗，这部分非常重要的，一般是hsql，spark，mr，pig等都而已可以，但是呢，根据每个公司的技术水平来，一般是hsql是必须的，毕竟sql比较简单易上手，当然mr，spark也是必须的支持的，如果有些数据的导入，导出也可以封装到sqoop进行抽取，当然还有数据的上传的功能支持txt，excel等。对于shell，python等脚本，个人建议还是支持比较好，可以通过权限等手段控制目录。
数据的调度，这块也是非常必要的，调度可以分为强依赖和弱依赖，调度可以是原子的形式，也可以是流的形式，也就是任务组，这样可以公共的部分，关联密切的是封装成组，单独的封装成原子，这样后续依赖的任务就都可以依赖，当然少不了血缘关系，这块对于查找上下游依赖关系有很好的指引，对于查找问题也是特别方便的。
数据的监控 这部分也是比较重要的，监控可以分为几部分，一部分是任务是否成功的监控，一部分是数据的监控，可以设置阈值，通过邮件和短信配合的形式进行监控。也可以做一个全局的监控，可以监处每天错误的任务，可以是列表，也可以是图标。
数据的上下线以及版本管理，这个感觉很有必要，每一次测试都会形成一个版本，这样会回溯测试的任何一个版本，测试与线上严格分离，测试会把数据放到测试库中，根据对脚本进行解析，然后在测试时，把数据放到测试库中，可以对数据进行测试。
数据的展现，可以分为几块，发邮件的功能是必不可少，常规领导，财务等每天都要看的的数据可以发邮件，查询系统比不可少，当然这个可以是数据平台的一个界面，通过权限控制，可以设置一些个性化的查询，根据需求进行查询，开放给运营，产品，市场等。
数据的分析与挖掘，这块就等前期都做好了，后期可以通过一些报表，算法等进行数据分析和挖掘。
先简单的写一点，希望大家指点，共同讨论，共同进步