好的DAP数据分析平台应该包括数据源头管理、数据采集、数据加工、数据调度、数据集市、数据可视化配置、OpenAPI配置、机器学习算法等全生命周期的管理功能，把DW/ETL/BI结合在一起搞定传统意义的数据分析、领导决策平台，且能平滑升级后未来的大数据分析平台。
前期通常以内部生产经营管理数据、格式化的数据为主，后期结合外部的数据（互联网爬虫、同业对标、国计民生、社交数据等）、包含非格式化数据，支持流式数据介入、预置算法、大数据深度分析、智能预测决策、且提供OpenAPI供其它系统使用。
数据分析平台的重点是看什么、怎么分析看、怎么才好看（酷炫、便捷）；难点是数据全不全、准不准、数据怎么来、怎么加工处理。绝大多数数据平台都忽略难点、主攻重点，很多时候把垃圾数据展现成精美点心、好看却不实用。
数据平台建设过程中包括几个步骤，数据源分析与挑选（占30%工作量）、各系统数据同步抽取到ODS（占20%）、数据从ODS加工处理成可用的数仓模型（占30%）、数据的展现配置及权限配置等（占20%），其中数据质量管理、血缘分析、影响分析却是要分析平台底层来保障的，一个整体数据分析方案需要数据分析平台、数据总线平台、主数据管理平台组合、相互协作来完成、保障数据决策分析平台项目能够落地、真正达到辅助领导决策的目标。