在当今数字化时代，我们常常面临公司内部对于大数据技术选型的种种困扰。不同的团队由于各自的需求和考量，往往会产生不同的选择倾向。有的团队注重稳定性，有的则更看重维护性，还有的是从使用便利性或成本效益出发。这些不同的出发点，在决策时如果无法达成一致，就很容易造成僵局。
无论是何种公司，我们都会遇到类似的问题。为了更好地理解和解决这些问题，我们需从多个维度去审视基础大数据平台的选型逻辑。
稳定是基石。对于任何大数据平台而言，稳定性都是其存在的根本。一个缺乏稳定性的平台就像镜中花、水中月，无法为业务团队提供可靠的支撑。技术团队的技术能力往往通过不断提高技术框架、工程平台和部署运维的SLA来体现。而一个平台在满足业务需求的其稳定性越高，就证明其技术能力的实用性和深度越强。
相较于其他指标如先进性和前沿性，稳定性是衡量技术深度和强度的关键。它不仅代表了技术的可靠性，更是衡量一个团队技术实力的重要标准。
开放性至关重要。当前，大数据平台的构建方式多样，包括基于大厂构建的大数据技术架构平台和使用开源自建的技术架构平台。对于定位为使用者的角色的小公司来说，快速利用大厂的商业大数据平台是一种高效的选择。而对于有大量数据处理需求、有技术追求的团队来说，建立自己的研发团队，构建自己的大数据平台可能更为合适。这不仅可以满足技术积累、人才提升和定制需求等需求，还可以在开放性上得到更好的收益。
开放性对于使用者模式来说并不需要过多的架构扩展，但对于开源自建模式而言则显得尤为重要。因为业务诉求常常伴随着定制需求，开源版本可能无法完全满足这些需求，因此需要进行定制开发。
再者是团队与技术。团队的能力和水平是决定项目成功与否的关键因素之一。小公司可能由于资源有限而选择大厂平台。但对于大公司而言，拥有资源的同时也可能面临不同团队之间的协调问题。无论哪种情况，团队都需要具备相应的技术能力和专业的人才。
从成本角度考虑，包括产品成本、人力成本和运维成本等都是不可忽视的因素。产品成本与所选的定价模式有关，而人力成本和运维成本则与团队的规模和运营方式有关。
最后谈及成本因素。成本无疑是任何决策中都需要考虑的重要因素。在选择大数据技术平台时，我们需要权衡产品成本、人力成本和运维成本等各方面的因素。这需要我们进行深入的分析和评估，以确保我们的选择既能满足业务需求，又能控制成本。
除了上述四个主要维度外，还有其他因素如业务场景、公司发展阶段、当前技术储备和易用性等也需要我们考虑。但归根结底，选型的核心还是定位和团队的导向。无论是想成为一个使用者还是掌握者，我们的选择都应基于公司的长远发展和团队的技术实力。
作为技术人，我们应追求更高的目标，致力于构建更稳定、更开放、更具成本效益的大数据技术平台。