成都信息可视化公司讲到，信息技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性。每个企业都应该根据自己的实际情况选择自己的信息可视化技术。它可能不是通用的，但在一定程度上，这种体系结构可能更适合大多数企业。毕竟，如果没有这种共享，大多数企业都无法完全研究自己的数据，而商业和开源的结合可能会更好。

大数据平台架构的层次划分没有标准。在过去，大数据应用规划，也是非常复杂的，因为应用的分类也是横向和纵向交错的，大数据信息可视化平台被划分为“五横一竖”。

数据采集层:包括互联网爬虫分析、实时采集等。

数据处理层:可分为MPP、Hadoop、等数据处理等。

数据分析层:主要包括数据挖掘、机器学习、深度学习等分析引擎。

数据访问层:主要实现读写分离，包括多维查询、常规查询、实时查询、等应用场景。

数据应用层:根据企业的特点划分不同类型的应用。

数据管理层:这是一个垂直层，主要实现数据管理和运维。它跨越多个层次，实现统一管理。

很多企业技术实力较强，但刚开始的时候往往对应用场景的理解较弱，细节工艺较差，使得产品难以满足要求，如缺乏统计功能，这与要求相差甚远，传统企业在购买此类产品时应谨慎。

成都信息可视化公司小建议,当采购产品,先进技术和指标之外，更多的问题应该问版本时，是否成功部署,以及是否有足够的客户。