大数据的概念已经火了很长时间，而大数据技术的应用才刚刚起步。大数据分析工具是最具代表的大数据应用技术，人们对其赋予数据分析，挖掘数据价值的功能期望，那么大数据分析工具的开发过程中有哪些方面式不可忽视的呢？

1.平台架构

架构是大数据分析工具的“骨架”，决定了大数据分析工具的性能高低和能承担的数据分析任务。现在有关大数据应用技术的研究，大部分是围绕基础架构展开的，很多公司都在开发技术让大数据更易于读取和存储。

基础架构的先进与否不仅影响大数据分析工具的数据分析能力，还影响数据分析功能拓展与延伸。国云数据的大数据魔镜数据可视化分析工具，独特的“上中下”三层架构设计，细分了大数据分析工具的功能选项，让系统运行更加高效稳定，可谓别具一格。

2.数据模型

如果说基础架构是大数据分析工具的“骨架”，那么数据模型就是“血肉”。数据模型直接决定了数据分析方法和数据录入、输出的路径。此外，数据清洗功能也受数据模型的影响，而数据清洗功能时每一个大数据分析工具都不可或缺的功能模块。

现在，数据需要分析才能得到价值，这就需要对海量的数据进行详尽的分析、挖掘，而在这个过程当中，选择适当的数据分析模型至关重要。而且除了几种常备的数据分析模型，大数据分析工具还应该开发个性化服务模块，以应对越来越明显的市场差异性需求。

3.数据可视化

数据可视化是大数据分析工具的末端展示手段，主要承担两个职责——1.数据展示、讲解需要2.基于数据图表的二次挖掘、分析。抛去数据结果本身的价值不谈，数据可视化的成败主要看可视化效果。

而随着大屏可视化技术和移动终端技术的发展，数据展示和分析的搭载平台也越来越广泛，可视化效果和技术兼容性也将随之而变。大数据魔镜主打数据可视化，可视化效果多达数百种，并且在不断地更新和增加，冠绝国内同类产品，对数据可视化的未来可谓信心十足！

在这个高度信息化的社会，人们希望能从数据中得到价值。大数据分析工具就是利用各种数据做出智能的决策，帮助用户来基于数据做出分析的决策和营销的。大数据分析工具能提供数据支持，预测未来，但仅仅而已；真正决定和掌握未来的，是人的决心！