大数据平台是现今很多互联网公司必不可少的基础设施之一，包含的内容涵盖各种类型的数据存储、处理和分析，在企业的发展过程中扮演了至关重要的角色。下面分别讲解淘宝、美团、滴滴、腾讯的大数据平台的完整攻略及实例说明。
淘宝大数据平台
完整攻略
淘宝大数据平台主要分为以下几个步骤：
- 数据采集：从淘宝APP、PC端、H5等各种终端收集用户行为数据、交易数据、商品数据等。
- 数据处理：将采集到的原始数据进行清洗、转换和归约，生成经过处理的数据。
- 数据存储：选择适合应用场景的存储方案，如Hadoop分布式文件系统、HBase、MySQL、MongoDB等。
- 数据分析：进行数据挖掘、机器学习、实时计算等各种分析方法得到更深层次的信息。
- 数据应用：将数据应用于各个业务场景，如个性化推荐、精准营销等。
实例说明
例如，淘宝平台的数据平台可以做到：
- 对于用户购买行为的数据，可以通过机器学习算法对用户进行个性化推荐；
- 对于商品数据，通过分析销量、搜索量等指标，优化商品的展示位置，提升商品的曝光率；
- 对于交易数据，分析用户在淘宝的消费习惯，优化用户体验、提升用户留存率。
美团大数据平台
完整攻略
美团大数据平台主要分为以下几个步骤：
- 数据采集：从美团APP、PC端、H5等各种终端收集用户行为数据、预定订单数据、商家数据等。
- 数据处理：通过ETL（抽取、转换和加载）流程对采集到的数据进行清洗和加工后，产生DW（数据仓库）数据层。
- 数据存储：将DW层存储到星型模型的OLAP数据库中。
- 数据分析：通过OLAP多维查询技术进行数据挖掘和业务应用。
- 数据应用：将数据应用于各个业务场景，如餐饮、旅游等。
实例说明
例如，美团平台的数据平台可以做到：
- 对于用户订餐数据，通过分析用户的消费习惯和历史订单数据类推、预测用户下一次的订餐内容；
- 对于商家信息，分析出商家的潜在需求，进行精准营销，推出符合需求的产品和服务；
- 对于预订订单数据，通过分析用户订单选择历史和流量预测，做出精准的市场预测。
滴滴大数据平台
完整攻略
滴滴大数据平台主要分为以下几个步骤：
- 数据采集：通过APP、PC端、H5等各种平台收集用户位置数据、订单数据、支付数据等。
- 数据处理：将原始数据使用Kafka、Spark等组件进行处理并存储到MySQL、Hive等组件中。
- 数据分析：使用Hadoop、MapReduce、Storm等组件对处理后的数据进行挖掘，生成用户画像等。
- 数据应用：将数据应用于各个业务场景，如精准营销、路线规划等。
实例说明
例如，滴滴平台的数据平台可以做到：
- 对于用户位置数据，可以通过数据挖掘和机器学习算法建立用户画像，进行个性化服务和推送优惠等；
- 对于订单数据，可以对用户的订单行为进行分析和预测，进行个性化的司机派单；
- 对于支付数据，可以通过追踪钱包流水，了解用户的消费习惯和支付方式，进行更精准的营销。
腾讯大数据平台
完整攻略
腾讯大数据平台主要分为以下几个步骤：
- 数据采集：通过各种终端收集用户行为数据、社交数据等。
- 数据存储：采用分布式、集群存储技术，如Hadoop、MongoDB、Redis等。
- 数据处理：采用分布式计算、MapReduce、Sparl等技术进行数据挖掘。
- 数据分析：采用数据挖掘、机器学习等技术进行分析。
- 数据应用：将数据应用于各个业务场景，如社交网络、广告投放等。
实例说明
例如，腾讯平台的大数据系统可以做到：
- 对于用户行为数据，可以通过数据挖掘和机器学习算法建立用户画像，进行个性化服务和投放广告；
- 对于社交数据，可以通过社交关系、兴趣等特征，对用户进行社交推荐和群推广；
- 对于广告数据，可以通过数据分析、特征提取等技术，提高广告的转化率和精准度。
综上所述，各个公司的大数据平台并不相同，但是大致流程和步骤十分相似，都是先采集数据，再处理、存储、分析与应用，最终使得用户的体验、企业的收益和市场竞争力得到了提升。