在建造智慧化礦山的過程中，其中樞便是大數據分析平臺，對梳理礦山企業以后智慧化礦山的建造中基礎大數據平臺設計和數據開發規范。以此來實現礦山中多個系統的數據互聯，建設數據庫的共享以及運行維護的全局監控平臺，從而實現生產主要數據的聯系共同的資源共享。大數據分析平臺去實現智慧化礦山的基礎數據收錄、儲存、分析和顯示等多種應用，也為了創新性研究提供了數據基礎，真正提高了礦山企業的安全生產以及智能化能力。

大數據平臺的設計思路

結合當前智慧化礦山系統的建設狀況以及管控要求，在堅持創新性、開放性、實用性以及安全性等方面的需求，同時也要符合簡便大方的設計規則，更應該考慮之后的發展中的數據分析需求以及對技術的要求。智慧化礦山系統的大數據平臺基本要遵循以下三個原則：

1、靈活性

在大數據平臺的設計以及實施中需要考慮與其他系統的兼容，應配備多重類型的接口，并且可以靈活的和其他系統進行對接，擴展服務能力。

2、安全性

大數據分析平臺在訪問認證的機制上應使用安全性較高的應用，同時在平臺的建設中了解到自身的安全防護等級，以保護數據的安全性。

3、可擴展性

智慧化礦山系統中大數據的分析是一項的工作。隨著業務的改變，企業對于大數據平臺的功能和需求也會改變。因此對大數據平臺的設計以及研發就有擴展性的要求，去實現不斷變化的要求。

大數據平臺的框架設計

大數據分析平臺的框架在整體設計上和以往的數據庫具有部分上的相似性，依照數據的流向自下而上分為四層，分別是數據收集層、計算層、服務層、產品層。與傳統數據庫的不同之處是同層次使用了更多的技術組件，可以滿足不同的應用場景。

1、數據采集層：該層面包括了ETL離線采集、日志采集、后臺監控端監測等方面；

2、計算層：根據數據分析場景的要求不同，可以劃分為離線數據計算、源數據讀取、實時計算以及數據管理等方面；

3、服務層：該層次主要實現讀寫分離，將偏應用的查詢功能和計算功能分開，包括實時查詢、常規查詢、多維查詢、系統的對接等方面。

4、產品層：根據礦山企業的特點不同劃分不同類別的應用，比如安防域主題分析，生產域人員定位、各系統監控、數據巴士調度等等。

5、數據管理層：主要是實現數據的管理和運維，包括主數據管理和數據質量管理等多個維度。

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