大數據分析平臺是大數據時代數據分析產品(或模塊)的總稱，如業務報表、OLAP應用、BI工具等。與用戶行為分析平臺相比，其分析維度更側重於核心業務數據，尤其是針對壹些非純線上業務領域，如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。用戶行為分析平臺將重點分析與用戶和用戶行為相關的數據。
目前，企業實現大數據分析平臺主要有三種方式:
(1)購買第三方相關數據產品
比如Tableau，成長木衛壹，廁神，陳中魔方等。這類產品可以幫助企業快速搭建數據分析環境，很多第三方廠商也會提供專業的技術支持團隊。然而，選擇這種方法可能會在統計數據的廣度、深度和準確性方面有所限制。比如壹些主打非埋技術的產品，在頁面上只能統計壹些大概的數據。
隨著企業數據運營的深入，這類產品可能會不堪重負。該方案適合缺乏R&D資源，處於數據運營中前期的企業。壹般壹些創業公司和小微企業可能會選擇這個方案。
(2)利用開源產品搭建大數據分析平臺。
對於有壹定開發能力的團隊來說，可以用這種方法快速、低成本的搭建壹個可用的大數據分析平臺。這個方案的關鍵是開源產品的選擇和正確的框架，在後續的擴展過程中會逐漸顯示出它的優勢。而如果需要根據業務做壹些定制開發，最終也無法避免修改源代碼。
(3)完整搭建大數據分析平臺。
對於大中型公司，當他們有足夠的R&D實力時，他們通常會自己開發相關的數據產品。自建平臺的優勢不言而喻。企業完全可以根據自己的業務需求進行定制開發，能夠最大限度的滿足業務需求。
對於平臺型業務，這類產品的開發也可以商業化，服務於平臺上的B端客戶。比如淘寶的官方業務人員，就是這樣壹款成熟的商業數據分析產品，與淘寶的業務和平臺優勢有著非常強的結合。
在搭建大數據分析平臺之前，需要明確業務需求場景和用戶需求。通過大數據分析平臺，妳想獲取哪些有價值的信息，需要訪問哪些數據，明確壹個基於場景業務需求的大數據平臺應該具備的基本功能，從而確定平臺建設過程中使用的大數據處理工具和框架。