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构建大数据平台的方法论主要包括以下几个关键步骤：

1. 需求分析：首先要深入了解业务需求，明确大数据平台要解决的问题和目标。这包括对数据类型、数据量、数据处理速度及数据来源等进行详细分析。

2. 数据获取：根据需求设计数据获取方案。数据获取可以通过多种途径实现，例如数据库提取、网络爬虫及日志文件解析等。

3. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗，剔除重复、错误或不完整的数据，并进行格式化处理，以便于后续数据分析工作的开展。

4. 数据存储与管理：构建具备存储和管理海量数据能力的大数据平台，通常采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。

5. 数据处理与分析：运用大数据处理技术，如MapReduce、Spark等，对存储在平台上的数据进行处理和分析，挖掘其中潜在的规律和价值。

6. 数据展示与互动：通过可视化手段将分析结果展示给用户，并提供交互功能，帮助用户更直观地理解数据及其背后的意义。

7. 平台扩展性：考虑到大数据平台可能面临的规模和复杂度挑战，需确保其具有良好的扩展性，包括硬件设备、软件功能及数据处理能力等方面的扩展。

8. 安全保障：大数据平台应具备高水平的安全性和可靠性，确保数据的安全、完整及可用性，并配备相应的备份与恢复机制，以保障数据的稳定性和可靠性。

9. 性能调优：针对大数据平台进行性能优化，涵盖数据库优化、查询优化及数据处理优化等多个方面，以提升平台处理效率和响应速度。

10. 运维与监控：定期对大数据平台进行维护和监控，及时发现并解决问题，保障平台平稳运行。

以上是构建大数据平台的基本流程，在实际操作过程中需根据具体情况灵活调整和优化。此外，还应重视人才培训和团队建设，提升团队的技术水平和项目管理能力，从而确保大数据平台的成功部署和高效运作。