在大數據這個詞出現之前，我們對日常數據的這種處理和分析，常常使用的一些類似SQL server、MySQL、Oracle等等這些關係數據庫，傳統的這些數據庫處理T級別數據量已經是這些數據庫的極限，面對這種P級和E級的數據量，基本上是無能為力。
一直到2005年，提供大數據基礎能力的Hadoop項目出來，從技術層面上搭建了一個對非結構化和複雜數據快速可靠分析，變為現實的一個技術平臺，從這個時候開始，大數據才成為互聯網信息科技裡高頻的熱詞；
不管我們是不是大數據的專業人士，在這個信息時代，我們都要了解一些大數據的概念，小到店家，大到國家都在講大數據，不過真正搞清楚什麼是大數據的人，還不是太多；
對於大數據的概念，我們引用世界著名諮詢公司麥肯錫對它的描述：
大數據是什麼？
麥肯錫的定義：“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合，具有4V特徵”
4V是什麼？
Volume海量的規模；
Velocity快速的流轉
Variety多樣的類型
Value低密度的價值
戰略是我們工作的指導，一定有正確的戰略才能做戰術上的執行，戰略錯了，那麼一切戰術都是等於0，這裡總結了大數據的6大戰略；
先了解所在企業的背景狀況：比如企業是民企、國企還是上市公司，規模有多大，有多少員工，大數據僅僅是錦上添花還是已經具體的發揮了它的價值；在決策企業是否上大數據項目的時候，以及投入多少的問題上，這些問題都需要考慮清楚的；
就是企業什麼時候開始投入大數據建設
是自建IDC數據中心、自建私有云，還是選擇阿里雲（騰訊雲等等）共有云這個平臺
就是我們先選擇搭建一個平臺還是先實施一個應用的問題。
一個原則：離錢越近，越要早做；
關於數據是否可再生的問題：就是如何採集數據、如何存儲數據、數據是怎樣應用的，數據安全，用戶隱私安全問題的保障；
無論從幫助企業營銷還是提高效率來看，節約企業成本這個角度來看，大數據有非常大的價值，大數據做好了，可以推動企業的業務突飛猛進的增長；要實現這個大數據的價值，真正讓大數據為企業創造貢獻，那我們首先要積累有大數據，把日常業務和用戶的行為數據收集起來，我們前面說過，有些數據是可再生資源，但更多的是不可再生資源，這就需要我們管理好我們的數據資產，去搭建一個數據平臺，負責數據的採集，規整、運算、存儲、應用、展現等等；
-運維平臺
-數據採集平臺
-大數據分析平臺
-產品應用平臺
運維平臺主要負責大數據平臺的業務調度、任務監控、元數據管理、權限管理等等，主要由圖中所示的系統組成的；二個是數據採集平臺，主要負責把數據採集到大數據倉庫平臺當中，企業這種大數據來源，主要從三個方面去獲取數據，從業務系統、日誌採集系統、外部數據來源採集，每一個方面的來源又包含幾個途徑，如圖所示；
大數據基礎平臺，傳統的也叫大數據倉庫平臺，這部分是整個大數據平臺的核心；
下面是大數據門戶，是集成數據成果一體化的平臺，包括大數據分析平臺，和大數據應用平臺；大數據門戶，作為整個大數據的窗口，所有的數據研究成果，都會展現在這個數據門戶當中，這樣就極大的方便了公司職能人員使用數據；
用戶服務：使用數據的人主要包括管理人員、分析人員、運營人員、產品經理、技術工程師還有企業投資的相關方，或公司對外的數據服務，我們是通過API接口體現出來；
大數據基礎平臺，是整個大數據平臺的核心，是企業大數據加工、計算、存儲的場所，原本非常凌亂的各種各樣來源的數據，進入基礎平臺之後，都會按照一定的標準，一定的規範化進行存儲，處理起來，大數據基礎平臺有三個核心技術點，第一個是主題模型，第二個是層次模型，第三個是計算模型，下面會給大家一些簡單的介紹；
主體模型詳細附件圖表
主體模型設計的注意事項：
大主題可以有若干的子主題構成
主題之間不要有交叉，相同特徵的要放在同一個主題當中；
主體要充分的覆蓋，能夠覆蓋到企業所有的業務，能夠支持所有的應用和分析的需求
層次模型通常由4個層次組成，如下圖：
功能是存放從業務系統之間抽取過來的數據，數據從數據結構，從數據這種邏輯關係上面，都與業務系統基本上是保持一致的，這裡實現了透視字段一些固化的處理，像會員註冊，註冊時間，還有一些少量的基本的數據清洗，比如髒數據的一些過濾，維度的一些處理等等，最終生成了這種增量的數據
該層的主要功能，是基於主題域的劃分來完成數據整合的，提供統一的數據的基礎平臺，在這個層級當中，我們會完成數據的清洗、定義的分類等等的一些功能；
面向應用的，統一的應用接口訪問平臺，客戶統一視圖都在這一層級實現，該層級的重點就在於實現跨主題域的這種數據的關聯計算；在實踐當中，會涉及兩類模型，一類是為了獲取數據更容易，我們會製造一些反規範化的主題模型，我們常常看到的這種寬表模型，另一類就是為了我們實現快速的查詢，分析而建立起來的這種比較規範式的多維分析模型，它是由多個維表進行組成的；
提供差異化的數據服務，以滿足業務方的需求，這一層級我們可以實現一些報表，數據挖掘、產品應用等等需求；
在傳統的數據庫時代，ADL層主要在RAC（ORACLE真正應用集群）中實現的，在大數據時代裡，我們通常會用hbase這一層的數據的存儲；
我們在工作中，為了降低維度大數據平臺的負責度，我們通常把4層壓縮到3層，我們通常把ODL層和BDL層進行合併，原來分別在這兩層當中實現的一些事情，我們合併到一層裡面去實現；如下圖所示：
企業大數據門戶，是企業應用的集成一體化的平臺，大數據門戶，作為企業服務的窗口，除了數據研究成果外，都會展現在大數據門戶中，從而極大的方便了我們企業個只能人員使用、利用這個數據；
企業大數據門戶包含：
主要由精準營銷、個性化推薦等等
負責業務數據的可視化展現，智能報表，臨時取數的分析，還有多維數據分析的一些模型，比如用戶畫像、業務關鍵指標監控，還有數據挖掘模型的一些監控等等。