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大数据行业应用持续升温，特别是企业级大数据市场正在进入快速发展时期。越来越多的企业期望实现数据孤岛的打通，整合海量的数据资源，挖掘并沉淀有价值的数据，进而驱动更智能的商业。随着公司数据爆发式增长，原有的数据库无法承担海量数据的处理，那么就开始考虑大数据平台了。大数据平台应该支持大数据常用的Hadoop 组件，如HBase、Hive、Flume、Spark，也可以接Greenplum，而Greenplum 正好有它的外部表（也就是Greenplum 创建一张表，表的特性叫作外部表，读取的内容是Hadoop 的Hive 中的），这可以和Hadoop 融合（当然也可以不用外部表）。通过搭建企业级的大数据平台，打通各系统之间的数据，通过多源异构接入多个业务系统的数据，完成对海量数据的整合。大数据采集平台应支持多样数据源，接口丰富，支持文件和关系型数据库等，支持直接跨库跨源的混合计算。
大数据平台实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力。这可分为三层：数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据的整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活地满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。某运营商的数据平台：

 数据平台还涉及三方面内容。第一是数据技术。大家都有自己的数据中心、机房、小数据库。但当数据积累到一定体量后，这方面的成本会非常高，而且数据之间的质量和标准不一样，会导致效率不高等问题。因此，我们需要通过数据技术对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。第二是数据资产。把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而保证为各业务提供高效服务。第三是数据服务，包括指数，就是数据平台面向上端提供的数据服务。
数据平台应确保大家在使用数据的过程中，口径、标准、时效性、效率都有保障，能有更高的可靠性和稳定性。