A. 搭建數據分析平台考慮哪些因素
穩定性：可以通過多台機器做數據和程序運行的備份，但伺服器的質量和預算成本相應的會限制平台的穩定性;
可擴展性：大數據平台部署在多台機器上，如何在其基礎上擴充新的機器是實際應用中經常會遇到的問題;
安全性：保障數據安全是大數據平台不可忽視的問題，在海量數據的處理過程中，如何防止數據的丟失和泄漏一直是大數據安全領域的研究熱點。
系統架構應高安全性、易擴展性，能夠支持各類主流開發語言，並提供豐富的介面。同時能夠支持結構化和非結構化數據的存儲和應用。通過建立物聯網應用，實現對物品、人員、安全等各方面管理的強大支撐，提升管理質量的同時積累大量管理數據和行為數據。
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B. 企業如何布局數據管理中台
數據中台是為了應多業務高峰、應對大規模數據的線性可擴展問題、應對復雜業務系統的解耦問題，而在技術、組織架構等方面採取的一些變革，其本質上還是一個平台。從大的方面來說數據中台包含以下幾個部分：數據存儲，將企業所含的數據湖的數據，通過數據的清洗轉換到數據倉庫中，經過主題域的構建形成數據集市。同時數據中台是一個數據集成平台，它不僅僅是為數據分析挖掘而建，它更重要的功能是作為各個業務的數據源，為業務系統提供數據和計算服務。數據資產管理，將企業內部的數據進行規范化的管理，按照企業的需求對企業數據按目錄進行劃分和管理。數據服務，按照特定的需求以API的方式提供數據服務，隨著企業大數據運營的深入，各類大數據應用層出不窮，對於數據服務的需求非常迫切，大數據如果不服務化，就無法規模化。數據的分析與挖掘，以數據為推理的基礎上，對數據進行分析，挖掘其更深層次的價值，比如說，用戶對某個數據服務訪問次數特別多，通過數據分析訪問此服務的用戶對其它服務的需求，分析其中的聯系，之後更加側重於提升這方面的服務，從而提高客戶的滿意度。反之，對用戶訪問較少的服務，反思其中的原因，進行服務的改進。目前已有眾多企業開始認識到數據的重要性，開始布局搭建，但企業一方數據的有限性以及對數據行業的不了解，有些企業開始遇到些問題，可以咨詢市場上專業數據服務公司MobTech，助力企業數據中台構建，提供三方合規數據，進一步畫出精準用戶，幫助企業降本增效。
C. 大數據平台是什麼什麼時候需要大數據平台如何建立大數據平台
首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
D. 如何搭建大數據分析平台
1、 搭建大數據分析平台的背景
在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同於BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平台的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。
2、 大數據分析平台的特點
數據攝取、數據管理、ETL和數據倉庫：提供有效的數據入庫與管理數據用於管理作為一種寶貴的資源。
Hadoop系統功能：提供海量存儲的任何類型的數據，大量處理功率和處理能力幾乎是無限並行工作或任務
流計算在拉動特徵：用於流的數據、處理數據並將這些流作為單個流。
內容管理特徵：綜合生命周期管理和文檔內容。
數據治理綜合：安全、治理和合規解決方案來保護數據。
3、 怎樣去搭建大數據分析平台
大數據分析處理平台就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平台涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。我們可以利用億信一站式數據分析平台（ABI），可以快速構建大數據分析平台，該平台集合了從數據源接入到ETL和數據倉庫進行數據整合，再到數據分析，全部在一個平台上完成。
億信一站式數據分析平台（ABI）囊括了企業全部所需的大數據分析工具。ABI可以對各類業務進行前瞻性預測分析，並為企業各層次用戶提供統一的決策分析支持，提升數據共享與流轉能力。
E. 如何做好銀行金融大數據治理平台建設
大數據、雲計算、互聯網等技術，將人類帶入了一個以PB為單位的大規模生產、分享和應用數據的新時代。當治理的對象發生變化時，治理體系也應進行改進以適應大數據的發展變化。
（1）完善數據管控相關標准，提升相關系統控制能力
大數據時代，銀行數據除了從傳統的客戶、協議、賬戶等結構化數據外，已經逐步擴展到非結構化數據的存儲管理及應用，因此需從數據標准、數據模型、元數據、數據質量、數據生命周期等方面依據非結構化數據的特點，補充相關治理管控標准，並通過相應的管控系統實現控制，確保非結構化數據得到有效的管控和應用。
（2）利用大數據技術提升數據集成及共享能力
海量數據給銀行數據治理帶來挑戰，但也是一種機遇，利用大數據技術，可使數據治理的方法和手段更加豐富，數據價值可以獲得更大的發揮。
一方面，採用分布式計算等大數據技術，構建開放、高效、異構、彈性的大數據平台，實現「全渠道、全客戶、全產品」信息的綜合分析與快速共享，提升客戶拓展、風險管控和創新營銷能力。
另一方面，利用大數據技術，重點完善補充銀行業務以外的其它基礎信息（如行外政府部門、第三方合作機構等各類有價值的數據），並按照統一的客戶標准進行客戶信息整合，形成更加完善的客戶視圖；通過大數據技術實現「數據地圖」等可視化服務，提升數據資產易用性；通過元數據的統一管理和分析，提供信息檢索、指標靈活定製等數據服務，提升數據資產的一致性和可用性。
億信華辰在數據治理領域也持續深耕，從數據質量管理平台、元數據管理平台，到發布智能數據治理平台-睿治，實現了數據治理全場景覆蓋，包含九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，所有模塊可自由組合，並支持本地或雲上使用，全面滿足客戶各類治理需求。
F. 企業內部如何建立數據化管理
首先數據的採集和整合
我們面對的是大量積累的內部數據，不同階段的數據，數據質量參差不齊；同時，還有大量的外部數據，如何獲取如何使用，如何與內部數據整合發揮價值就非常重要。這裡面還有一個關鍵問題，就是數據使用的合法性問題，大數據行業魚龍混雜，非法買賣用戶數據的現象屢禁不止。中消協曾經發布過一個報告，在接受調查的100個APP中，有91個涉嫌過度收集個人信息。
頻繁發生的隱私風波也說明，當下對個人隱私的保護力度過於孱弱。我們務必釐清大數據使用與個人隱私的界限，在打通信息孤島和保護公民個人隱私之間，有明確的法律對其進行規范。在這里，我們作為大數據行業中的一名從業者，也呼籲社會盡快完成數據隱私立法，保護我們每個人的個人隱私，同時也讓數據的使用者能合法合規的試用數據。
第二個方面提升數據質量
就是針對大量的內外部數據，如何持續的提升數據質量。這就涉及到數據治理領域，通過技術手段來摸清數據的來龍去脈、前世今生，不斷的發現數據問題，規范數據標准，不斷改進不斷提升數據質量。
第三個方面挖掘數據價值
有了高質量的數據，那麼就要充分的挖掘數據價值，傳統的BI技術，結合人工智慧，實現更加自動化、智能化的數據分析和應用，以此來輔助決策。
第四個方面優化企業結構
就是如果應用上述成果，真正達到數字化轉型的目標，就是推進商業模式的創新，優化業務和管理。
目前的發展階段，大家比較重視的2個環節就是數據分析和數據治理。數據治理將為企業提供更全面更准確的數據，而數據分析將為企業的經營決策提供數據支撐，把數據變成信息、幫助企業把信息變成決策，把決策變成行動，把行動轉換成更高效業務操作，從而增加企業的競爭優勢。
G. 數據質量管理工具的平台構建特點是什麼
數據質量管理工具QualityStream是一種通過訪問分析對象數據來診斷質量、導出結構並進行分析，確保可持續維持提高數據質量管理的系統。對於分析對象資料庫執行profiling，並對當前的質量水準進行分析後，對管理對象(Business Rule)及調度分析結果進行注冊，以及應用維護流程來進行管理的系統。
系統結構主要由業務標准化和企業數據品質管理組成，進行數據源管理、質量基準管理、測量管理、系統管理、作業管理和分析，最後集成元數據，完成對數據品質的管理。
數據質量管理工具平台的主要特徵分為QS-Base、QS-Broker和QS-Base-UI。QS-Base作為核心的質量管理Framework，它以java為基礎進行創建，並用於UI與Server 聯系及與質量分析引擎及集成的Framework。由於以集成的Repository進行管理，因此與公司其他產品可實現完美的連接。QS-Broker由用於質量數據分析的模塊組成，其每個模塊分別由元數據聯系及元信息收集引擎、功能分析引擎組成的核心批處理模塊。
QS-Base-UI提供用於質量分析及控制的用戶畫面，以及提供分析用功能定級及調度功能、控制過程功能、維護計劃及管理結果功能等多重畫面組成的用戶畫面。
數據質量管理工具平台的主要功能是為了提高數據質量，提供以基於質量管理指標、數據質量驗證、質量驗證結果統計及整備程序的數據質量驗證基礎。有支持作為質量診斷基礎的資料庫的元信息管理及變更管理的元數據管理;作為質量診斷的主要基準信息及驗證對象信息，可與調度程序聯系的profiling管理;對於復雜的business rule進行管理及分析，可與調度程序進行聯系的rule管理;綜合管理品質診斷結果信息，並按各種特定基準提供結果搜索及統計信息的驗證結果管理;通過對錯誤數據的驗證及分析、維護流程的支持，可持續保證數據質量的維護管理;通過企業內工具的聯系，可支持實時質量管理;支持有關企業內管理解決方案之集成管制系統的獨立性potal系統。
數據質量管理工具平台是為了達到在Data Governance Model中管理數據質量，管理數據質量指數(DQI)，並以其為基礎提供核分析錯誤數據的預期效果。