一站式的大数据分析平台是每个大数据用户的渴望，现在国内的众多厂商也都开始致力于搭建一个全面的智能平台。那么崛起的一站式大数据分析平台用究竟是一种怎样的存在呢?

大数据平台化，一站式KO分析难题

一站式大数据分析平台的核心在于分析，数据的存在也是由分析而闪光。但是，数据处理的过程漫长而又复杂，数据分析产品也多种多样。在以往，数据分析需要用到的产品有数据收集平台、ETL、数据仓库、BI、机器学习等，这些工具之间表面上联系紧密而实质功能上又各不相同，每次分析都需要经过大量工具的洗礼才能得到心仪的数据分析结果，对于用户来讲，这种感觉真是糟糕透了。

一站式的目的是让客户得到一步到位的便捷，节约时间，提高效率。在大数据行业，速度代表的就是数据的时效性，也代表着客户的商机。但是处理速度的提升却并非易事。由于企业的数据是异构的，来自不同收集平台、不同API获得的第三方数据的结构各不相同，处理难度较大，处理速度被迫拖慢。因此需要前期进行数据准备，把连接报告、编辑报告和查看报告的分析过程集中到一个平台里，面对跨业务、跨数据源的系统进行整合，然后用可视化的方式做成数据模型，再根据需求进行探索式分析和深度式分析，最终得到全方位的数据分析结果。用这种办法形成的统一的一站式数据分析平台，可以从源头进行管控，在工具上进行整合，在分析结果上做到可视化，从始至终的帮助企业解决全链的大数据分析的难题，简化了用户的大数据应用难度。

要啥有啥，探索中挖掘深度

那么平台说的虽然好听，实际中是如何做到的呢?

以业务报表的制作为例子，平台中的探索式分析将会大展身手。首先要确定最终报表的展现形式，一维表、二维表或是复杂式的自由图表，由客户的需求进行挑选。然后，构建一个数据模型，将所需的数据导入，根据客户的想法进行探索式的数据分析。如果要知道不同产品的利润排名，则将产品的数据放于图表的横轴，利润放在纵轴，则可以得到分析结果。如果需求发生了改变，则改变相应的横轴和纵轴的数据源即可。平台还会根据产品的分析结果以不同的颜色或者其他的表现形式予以区分，给客户更直观的展现分析结果。用这种方法进行多个维度的组合，在极短的时间内获得多角度多层次的分析结果，比较不同产品在不同时间的利润趋势、不同地域的利润分布、以及相关的高级统计函数。

而如果这种常规的多维度分析并不能满足客户更深层次的需求，平台中深度分析的意义就会体现出来。深度分析的算法有很多种，如回归分类、时序等等，这些算法可以经由客户的挑选灵活的面对不同的问题，对未来行业的形势或产品等进行预测。以时序算法为例，客户插入一张业务图表后，可以将时序算法置于其上，然后输入所需预测的指标和时间，此时平台会进行深度分析形成两个不同颜色的走势图，一边是过去的事实，另一边则是为了的预测，对比之下就可以明确产品的改进方向等方案。

但是，这些远远不是平台最大的意义所在。身为一站式大数据平台，可以将不同形式的分析灵活配合才是其最大的价值所在。比如如果客户要做产品用户的分析，那么便可以使用聚类的方式，以年龄、性别、成交价格等维度进行组合，交由系统自动分级，然后通过系统的算法根据其价值的高低分出颜色，提供给用户分析结果。如果用户对此两个维度不够满意，还可以补充增加新的维度，获取更全面的结果。然后可以经由深度分析对所得结果中的最佳选项进行未来走势的预测，对相互关联的一些条件进行有效的评判，并给出未来的可行或是不可行的原因所在。从而帮助客户得到更为精细准确的分析结果，制定更行之有效的战略，提升产品针对性，提高产业效率。

平台不仅一站式，还要更多式

一站式的平台看起来已经够美，多种分析方式结果，产业预测和多维度分析共存。那么这样就可以满足了么?远远不是。

平台需要敏捷式。科技的进步意味着给人们提供更多的懒惰的机会。能用眼睛直观的看到就绝不寻找，能用耳朵直接听到就绝不慢慢的查看。以永洪科技的一站式大数据平台为首的一系列厂商都在寻求语音方面的便捷。同时实现平台数据的输入都可以用拖拽的办法实现，同时，以大数据为基础，使得用户的每一个拖拽操作都能得到相应的回应，实现平台的敏捷。

平台还需要自助式。现在的时代，我们吃自助餐，玩自助游，看自助书。一切的走向都在向脱离提供方服务的方向发展。平台也一样，客户需要的是功能强大到不需要经常咨询，自己也可以搞定的服务。这就要求平台变得更为易用，简单，容错率高。与此同时，提高平台的分析能力，全方位满足客户更为刁钻的自由创造分析，提供灵活的自服务。

平台更需要移动式。移动互联网时代突然降临，突然兴起，毫无征兆的到来。但是即使再怎么突兀也不影响其未来发展的趋势。每一个平台都在向着允许更多端的轨迹前行，pc端，HTML端，移动端，这里面移动端发展最为迅速，优势也最为明显。一站式大数据分析平台如果，也是必须支持移动互联网终端设备，才可以以高效率，更灵活，更强大的方式进行处理大数据产品。

一站式的大数据分析平台建设已经成为大数据分析的趋势之一，能否把握这个机会就看各位厂商的了。