来看看我们公司的大数据平台 我们的DataZ具备高性能实时和离线计算能力，丰富的统计、分析、挖掘模型，为行业全流程、全周期的生产运营活动提供商业智能支持，并能可视化您的数据，高效挖掘数据深层次信息。可以应用于金融大数据风控。
旅游大数据营销分析系统、景区客流大数据监控系统等。在旅游大数据分析平台中，包括旅游大数据营销分析系统、景区客流大数据监控系统、旅游大数据统计分析系统、酒店价格大数据监控系统、客户价值分析、旅游目的满意度指数、农村旅游大数据监控系统等。
实施复杂度更高，对于机器学习架构来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。适用场景：有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。
首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。
随着企业数据化运营程度的加深，这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。（2）利用开源产品搭建大数据分析平台 对于有一定开发能力的团队，可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。
1、再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。
2、大数据思维，就是能够正确利用好大数据的思维方式。大数据并不是指任何决策都参考数据，也不是要求所有问题都足够精准，更不是花巨资打造大数据系统或平台，而是在应该让大数据出场的地方把大数据用好。要用好大数据，首先应该采集大数据。
3、●备份服务 - 云端除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司（如谷歌云）将会更多地访问基本统计信息。
