一、数据采集

企业搭建大数据分析平台的第一步就是数据采集，数据源可以来自于企业的客户端、服务端、企业系统等，比如：用户行为数据、日志数据、社交数据、客户关系管理系统数据、支付系统数据等等。

数据采集的实现方式有很多，比如：使用Flume将数据收集到HDFS存储，使用Kafka将数据收集到消息队列，使用Spark Streaming将数据收集到内存，使用Hive将数据收集到Hive表中等等。

二、数据处理

数据处理是指将采集到的原始数据进行清洗、结构化处理，可以使用Hive、Spark SQL等工具来实现，其中Hive可以将原始数据转换为结构化数据，而Spark SQL可以进行数据的清洗和过滤，以及对数据进行聚合等操作。

此外，还可以使用Spark MLlib等机器学习工具来实现数据的挖掘和分析，以发现数据中的潜在规律，从而获得更有价值的信息。

三、数据存储

数据存储是指将处理过的数据存储到某种存储介质上，可以使用HBase、HDFS、MySQL等工具来实现，其中HBase可以将数据存储到分布式文件系统HDFS上，而MySQL可以将数据存储到关系型数据库中。

此外，还可以使用MongoDB等NoSQL数据库来实现数据的存储，NoSQL数据库可以支持非结构化数据的存储，可以满足企业对大数据的需求。

四、数据可视化

数据可视化是指将存储在数据仓库中的数据以图表的形式展示出来，可以使用Tableau、Power BI等工具来实现，其中Tableau可以基于数据仓库中的数据，快速构建复杂的数据可视化，而Power BI可以将数据以交互式图表的形式展示出来，以便更好地理解数据。

此外，还可以使用D3.js等JavaScript库来实现数据可视化，D3.js可以将数据以动态图表的形式展示出来，以便更好地发现数据中的规律。