财务大数据平台的概念
财务大数据平台是指集成和运用大量财务数据，进行数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化的平台。它能够为公司提供重要的财务分析数据，帮助公司管理人员进行决策和预测。建立一个适合自己公司的大数据平台，对于公司未来的发展至关重要。
选取适合自己公司的大数据平台
在建设财务大数据平台时，公司需要根据自己的业务特点，需求和目标进行选择。以下是选取适合自己公司的大数据平台的几个方面。
方面一：数据集成
财务大数据平台需要能够准确、安全地集成各种来自公司各个部门的数据，这些数据可能来自不同的系统和数据库。因此就需要公司选择一个支持多种数据源的数据平台。
方面二：数据处理
大数据平台需要具备高效的数据处理能力，能够对来自各个部门的海量数据进行处理、清洗和整合。同时，为了提高数据分析的效率，大数据平台还要支持各种数据挖掘算法和数据分析工具。
方面三：数据安全
在处理敏感数据时，数据安全显得更为重要。因此，公司需要一个有着完善的权限管理体系和严格数据保护机制的大数据平台，以确保数据的安全。
方面四：数据可视化
数据可视化是将复杂的数据转化为图表和图像的过程，以便公司的管理人员快速理解和分析数据。公司应该选择一个易于使用和灵活的数据可视化工具，以便快速生成可视化的报表和图表。
方面五：扩展能力
大数据技术在不断变化和发展，因此，建立一个具有较高扩展能力的数据平台，可以确保公司能够在未来不断迭代和改进。公司应选择一个支持开发者自定义扩展功能的数据平台。
构建高效智能数据分析体系
一旦公司选取了适合自己的大数据平台，就需要构建高效智能的数据分析体系。以下是构建高效智能数据分析体系的几个方面。
方面一：数据收集
数据收集意味着收集公司各部门产生的数据，并将这些数据整合到大数据平台上。这在很多公司中是一个复杂和昂贵的过程。因此，公司可以选择一些在线数据采集工具或自动化数据整合工具来进行数据收集。
方面二：数据清洗
数据清洗是指处理有异常或不完整的数据，以获得准确的结果。清洗数据的目的是移除不一致或不完整的数据。道理很简单，使用垃圾数据会导致分析结果的误差增大，进而影响公司的决策。
方面三：数据建模
数据建模是指将现有数据转化为数学模型，以探索和理解数据的结构和关系。数据建模是数据分析的重要环节，可以将数据转化为预测性工具和分析报告。在这个阶段，公司需要根据业务需求和目标进行数据处理，并使用合适的方法进行数据模型构建。
方面四：数据挖掘
数据挖掘是指探索和分析大量数据，以发现隐藏的模式、关联和规律。数据挖掘是数据分析的重要环节，它可以为公司提供决策支持，帮助公司优化业务流程和提高业务效率。在这个阶段，公司需要使用一些数据挖掘工具和技术来分析数据。
方面五：数据可视化
数据可视化是将数据转化为图表、表格和图像等静态或动态的图像，以便更好地理解和展示数据。数据可视化是数据分析的重要环节之一，它可以帮助公司更好地理解数据，提高决策效率和决策质量。在这个阶段，公司需要使用合适的数据可视化工具来展示数据。
结尾观点总结
建设一个适合自己的大数据平台，构建高效智能的数据分析体系，对于公司的未来发展是至关重要的。在构建过程中，公司需要根据自身的业务需求和目标，选择适合自己的大数据平台，并构建高效智能的数据分析体系，以帮助公司更好地理解和分析数据，优化业务流程和提高业务效率。