大数据平台，是指大型企业用来担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合平台系统。大数据平台一般针对内部提供数据业务相关服务，常见的数据业务有数据仓库、数据可视化、推荐业务等。





　　无论是数据仓库还是大数据平台都可以对企业的运营发展产生不同的影响。下面我们就一起来了解一下大数据平台构建都有哪些常见问题。



　　平台层面的保障：



　　传统的权限控制通常是以系统功能为中心来进行设计，通过控制用户对功能的访问来达到权限控制的目的。这种控制方式在大数据中心已经捉襟见肘，比如对于同一个数据分析功能，不同产品的分析人员只能操作本产品的数据;



　　数据层面的保障：



　　大数据中心面向公司所有的产品负责提供数据处理的能力，那么业务数据每天都在平台**转，如何合理控制数据平台工程师对业务数据的访问;



　　风险预防和审计：



　　产品的业务形态决定了其系统设计，在其不断演进过程中，数据模型也在不断演进，必然会持续产生一些脏数据，要保证数据的质量，在数据治理环节会加入更多的人工参与，也增加数据泄漏的风险;



　　流程和制度：



　　哪些数据可以公开、公开的范围是多广?数据可以给哪些人使用?某个业务部门想使用另外一个业务部门的数据，应该走什么样的流程?处理这些事情在很长一段时间都是见招拆招，看起来很灵活其实毫无规则可言。



　　大数据平台构建常见问题.中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)表示构建一个**、灵活的大数据平台，并非易事。对于***来说，如果你只专注于某一个数据模型，那么可能会陷入大数据的“坑”，未来大数据扩展会成问题。