北京治疗白癜风哪里便宜 http://www.txbyjgh.com/随着物联网、智能设备和人工智能等先进技术在企业生产运营过程中的广泛应用，随之而来的是大量的数据产生。如何采集、存储海量大数据，深入挖掘数据的潜在价值，为企业的生产运营提供可靠保障，进而提升企业经济效益，是越来越多的企业迫切解决的问题。数据如今对企业来说可谓是头等大事。使用欺诈检测来降低财务风险或是建设推荐系统来改善用户体验，都需要数据来为企业解决这些日益复杂的问题提供支撑。近年来，很多企业建设内部统一的大数据平台，利用集群架构去整合资源与服务，从而发挥企业诸如资源共享、数据共享和服务共享等优势。那么，企业级大数据平台应具备什么样的基本能力以及如何进行相关技术选型呢?
行业大数据系统建设难点
数字化运营转型难
企业从生产端到消费端的整个生命周期开始走向互联网化进程，对数字化运营需求巨大，但在数字化转型中遇到的多业态管理混乱、数据同步不及时、系统分散、报告数据不准确、信息零碎、效率低下等行业痛点，使得搭建数字化、云化、一体化的运营平台转型缓慢。
建设门槛高
企业搭建数字化运营体系的突出难点有：数据的质量、维持成本投入、难以寻找大数据人才、处理性能和配置问题、大数据技术选型、缺乏足够的技术资源、大数据运维的稳定性、大数据项目延期比较严重、太多大数据技术和供应商需要管理等。
交付实施效率低
应用从开发到交付的环节中，经历业务系统/集群开发环境多样、应用开发工具的匮乏、开发流程管理难度大、基础架构配置扩容冗繁复杂、需求变更频繁调试压力上线阻碍、应用监控运维难缠等问题，使得交付实施成本较高、运维成本高。
投资回报率低
企业需要先投入大量的人力物力去组建大数据专业技术团队，不能有效快速地帮助企业洞察、分析各方面数据，减轻运营负担，提高投资回报率。
项目选型的4个核心步骤
（1）数据盘点
企业各个部门都有自己的业务系统，数据量到底有多大，有多少个业务系统，我们都需要进行相应的梳理。体量大者需
