随着大数据时代的到来，各个行业的企业都越来越需要依靠数据来进行决策和创新。而要进行大数据分析，需要建设一个基于云计算的大数据分析平台，这是必不可少的一步。

首先，建设基于云计算的大数据分析平台需要考虑到以下几点：数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等。对于数据存储，可以使用云存储服务，例如Amazon S3, Google Cloud Storage等，它们提供了高可用、高可靠性、高扩展性等优势；对于数据处理，可以使用一些批处理和流式处理的工具，例如Hadoop、Spark、Flink等，它们可以处理海量数据，而且可以很好地支持各种数据格式；对于数据分析，可以使用一些强大的数据分析工具，例如Pandas、R、Tableau等，它们可以帮助我们从数据集中发现规律和趋势；对于数据可视化，可以使用一些数据可视化工具，例如D3.js、Highcharts、ECharts等，它们可以将数据转换成易于理解的图表。

在建设基于云计算的大数据分析平台中，需要注意以下几点：

1. 安全性。在大数据分析平台中，可能会涉及到一些敏感的数据，例如个人信息、财务数据等。因此，在建设平台时，需要考虑到安全性。可以使用一些安全性较高的云服务，例如AWS KMS、Azure Key Vault等，对数据进行加密和解密。

2. 可靠性。数据分析平台可能会处理海量数据，因此，在建设平台时，需要考虑到可靠性。可以使用一些具有高可用性的云服务，例如AWS Lambda、Azure Functions等，提高平台的可靠性。

3. 可扩展性。在大数据分析平台中，可能会涉及到不同规模的数据集和分析任务，因此，在建设平台时，需要考虑到可扩展性。可以使用一些能够支持水平扩展的云服务，例如AWS EMR、Google Cloud Dataproc等，以适应不同规模的数据分析需求。

除了以上几点之外，建设基于云计算的大数据分析平台还需要考虑到成本、性能等因素。因此，在建设平台时，需要综合考虑各种因素，以实现高效、稳定、低成本的数据分析平台。

总之，建设基于云计算的大数据分析平台是开启数据时代的智能生产的必要步骤。只有建设好平台，才能更好地处理、分析和利用大数据，推动企业的创新和发展。