在当今数字化时代，大数据平台已成为众多企业提升竞争力的关键。为了深入了解这一领域，我对 10 家公司的技术架构进行了调研，从中得出了一套关于大数据平台的套路。

这 10 家公司在数据采集方面都下足了功夫。他们采用了多样化的数据源，包括内部业务系统、社交媒体、传感器等，并运用了先进的采集工具和技术，确保数据的准确性和完整性。

数据存储是大数据平台的核心环节。这些公司普遍采用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和云存储服务，以应对海量数据的存储需求。为了提高数据访问效率，还采用了数据分区、索引等技术手段。

在数据处理方面，实时处理和批处理相结合是常见的策略。对于时效性要求高的业务，采用流处理技术，如 Apache Flink 或 Spark Streaming；而对于大规模的历史数据处理，则运用批处理框架，如 Apache Spark。

数据治理也是至关重要的一环。这些公司建立了完善的数据治理体系，包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全策略等，以确保数据的可用性、一致性和安全性。

另外，可视化和分析工具在大数据平台中发挥着重要作用。通过直观的图表和报表，企业能够快速洞察数据中的趋势和规律，为决策提供有力支持。

在技术架构的选型上，这些公司并非盲目追求最新技术，而是根据自身业务需求和技术实力进行权衡。同时，他们注重技术团队的培养和建设，以保障大数据平台的稳定运行和持续优化。

通过对这 10 家公司技术架构的调研，我们可以总结出构建大数据平台的一套套路：明确业务需求，合理选择数据源和采集工具；采用分布式存储和高效的数据处理技术；建立完善的数据治理体系；配备实用的可视化和分析工具；并根据实际情况进行技术选型和团队建设。遵循这套套路，企业在搭建大数据平台时将更加有的放矢，从而更好地发挥大数据的价值，实现业务的创新和发展。