软件一般分为应用软件和系统软件两大类。应用软件是完成某些具体工作和任务的软件，是为最终用户开发的，实现用户需要的业务功能。系统软件是直接控制和协调计算机工作的软件，是为软件工程师开发的，供软件工程师使用。各种大数据产品，都属于后一种，最终的用户不可能自己提交一个Hadoop程序去执行大数据计算，这是软件工程师的工作，因此大数据产品也是为软件工程师开发的。
大数据的软件工程师其实有很多工作，有时需要便捷地提交各类大数据计算程序给大数据计算引擎去执行，有时需要将用户实时数据转化为大数据产品的数据源，有时需要利用好大数据的计算结果等等。如果能把这些功能都集成起来，形成了一个大数据平台，操作就方便很多。
大数据平台将互联网应用和大数据产品整合起来，构建成一个完整的系统，将实时数据和离线数据打通，使数据可以实现更大规模的关联计算，挖掘出数据更大的价值；进而实现数据驱动业务，通过数据统计发现业务规律；最后利用这个规律对未来的数据进行分类和预测，使系统呈现出智能的特性，也为互联网未来发展和人类的生产生活创造了无限可能。
大数据平台对互联网应用和大数据产品的整合，不仅使得互联网应用变得更加智能、强大；而且也使得大数据产品实现技术落地，更方便于工程师的使用。技术不同于科学，科学拓展人类的认知边界，而技术是人们改造世界的工具，科学的成果可以转化为技术；而技术真正能够改造世界，所以技术需要落地，真正应用到生产过程中。用我们熟知的 Hadoop 为例，即使它的技术再厉害，如果没有具体应用场景，不能被广泛使用，同样也很难说明它有多大的价值。技术落地使技术产品实现真正价值，而大数据平台的集成性使得大数据技术产品可以很快落地应用，实现自身价值。
总结
大数据平台对业务的驱动以及对技术的应用至关重要，而且对各种新的大数据技术产品的研发也至关重要。事实上，大数据平台对所有大数据工程师的技术训练和进阶也非常重要。
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