隨着互聯網、大數據等技術的不斷創新和發展，數據呈幾何級增長趨勢。如何在海量數據中獲取有價值的信息和知識已經成為許多企業迫切需要解決的問題之一。數字時代的到來加速了商業模式的變化。企業要想在競爭激烈的市場中生存和發展，就必須順應數字化轉型的趨勢。在這樣的市場環境下，許多企業選擇搭建大數據分析平台，進一步推動企業資金管理走向數字化和智能化。
如果不知道什么是大數據分析平台，不知道大數據分析平台是由哪些部分組成的，也沒關系。以下小編將逐一與您討論這些問題。大數據可視化分析平台以大數據分析和人工智能技術為核心，通過開放企業內部信息系統，對不同來源、不同類型的資金相關數據進行多維度的大數據分析，並根據不同的崗位、用戶的不同業務需求和權限進行個性化配置。
我們來看看大數據分析平台的組成。大數據分析平台一般分為三個部分，即數據層、大數據采集和存儲、數據分析和顯示。
1、數據層：數據層分析不同的系統，制定系統數據采集的范圍和目標，收集各業務系統產生的各種數據，整合各種結構化和非結構化數據，為大數據分析提供支持。
2、大數據采集和存儲：大數據采集和存儲是指為各種異構數據開發適配接口，與其他系統連接，為數據提供適配、轉換、存儲等基本管理功能。
3、數據分析與展示：數據分析與展示是核心業務層，通過數據報表工具根據需求制定各種有針對性的數據報表。對存儲的數據進行數據處理、算法運行、結果轉換操作，將結果保存為報表文件，報表顯示系統以可視化的方式顯示生成的報表文件。
搭建大數據分析平台不是盲目的。而是基於安全、可擴展、靈活性的原則，需要明確業務需求場景和用戶需求，需要訪問哪些數據，以及基於場景業務需求的大數據平台的基本功能，以確定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。
現在市場上有很多大數據分析平台，大家可以多找幾款來試試，如果實在無從下手，不妨試試思邁特軟件Smartbi。思邁特軟件Smartbi大數據分析平台，包括各種數據分析和可視化庫，可作為大數據分析工具和可視化門戶網站，也可作為企業數據可視化平台，用於各種工作流程的大數據分析。
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