IT咨询服务大数据平台
2同行回答
1) 使用云平台，优点是建设周期短、运维成本低；缺点是费用贵、数据安全性；
2) 使用商业化的大数据平台，优点是搭建部署方便、稳定性好；缺点是成本高、不够灵活；
3) 使用开源软件自己搭建平台，优点是可以根据需要定制部署，缺点是周期长、成本高、BUG多。
对于金融行业，数据安全至关重要，使用公有云是不可能，大数据团队刚建成，预算不足，可能走自主建设这条艰险路。
我觉得企业大数据平台建设有两种方式，一种是私有云本地部署的方式，通过cloudera的CDH或是CDP平台及其他组件进行部署，另一种是公有云服务的方式，如阿里云、网易的产品。
优缺点很明显，本地部署技术成本略高，但是数据更安全，成本相对地，云的方式数据是存储在云端，时间久，价格并不低的。
ChatGPT 回答
企业大数据平台建设的选型需要考虑多方面的因素，包括但不限于以下几点：
- 业务需求：企业需要根据自身业务需求，确定大数据平台所需要支持的数据类型、数据量、数据处理速度等方面的要求。
- 技术能力：企业需要评估自身技术团队的能力，确定是否有足够的技术能力来支持大数据平台的建设和维护。
- 成本预算：企业需要评估大数据平台建设和维护的成本，包括硬件、软件、人力等方面的成本，并根据自身预算情况来选择合适的大数据平台。
- 市场评价：企业需要了解市场上各大数据平台的优缺点，包括性能、可扩展性、易用性、安全性等方面的评价，以便做出更加明智的选择。
常见的大数据平台选型包括：
- Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，支持大规模数据处理和存储。Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig等组件，可以满足企业大数据处理和分析的需求。
优点：开源、成熟、可扩展性好、支持多种数据类型。
缺点：需要较高的技术能力、部署和维护成本较高。
- Spark生态系统：Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持多种数据处理模式，包括批处理、流处理、机器学习等。
优点：处理速度快、易于使用、支持多种数据处理模式。
缺点：需要较高的技术能力、部署和维护成本较高。
- NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，可以支持大规模数据存储和处理。
优点：支持海量数据存储和处理、可扩展性好、性能高。
缺点：不支持SQL查询、数据一致性难以保证。
总之，企业在进行大数据平台选型时需要综合考虑多方面的因素，选择适合自身业务需求、技术能力和预算的大数据平台。