大數據平臺構建方法論主要包括以下幾個步驟：

1、需求分析：首先需要對業務需求進行深入理解，明確大數據平臺需要解決的問題和目標。這包括對數據的種類、數據量、數據處理速度、數據來源等方面的需求進行梳理和分析。

2、數據采集：根據需求，進行數據采集。數據采集的方法包括但不限于數據庫抓取、網絡爬蟲、日志文件解析等。

3、數據清洗：對采集到的原始數據進行清洗，去除重復、錯誤或不完整的數據，并進行格式化處理，為后續的數據分析做準備。

4、數據存儲和管理：大數據平臺需要具備存儲和管理海量數據的能力，這通常需要使用分布式存儲系統，如HDFS等。

5、數據處理和分析：使用大數據處理技術，如MapReduce、Spark等，對存儲在平臺中的數據進行處理和分析，以發現數據中隱藏的模式和價值。

6、可視化與交互：將分析結果以可視化的方式呈現給用戶，并提供交互功能，使用戶能夠更好地理解數據和結果。

7、平臺擴展性：考慮到大數據平臺的規模和復雜度，需要保證平臺的可擴展性。這包括硬件設備的擴展、軟件功能的擴展以及數據處理能力的擴展等。

8、安全性與可靠性：大數據平臺需要具備高度的安全性和可靠性，保證數據的安全、完整和可用性。同時，需要提供備份和恢復機制，確保數據的可靠性和完整性。

9、性能優化：對大數據平臺進行性能優化，包括數據庫優化、查詢優化、數據處理優化等方面，以提高平臺的處理速度和響應時間。

10、維護與監控：對大數據平臺進行日常維護和監控，及時發現和處理問題，保證平臺的穩定運行。

以上是大數據平臺構建方法論的主要步驟，具體實施時需要根據實際情況進行調整和優化。同時，需要注重人才培養和團隊建設，提高團隊的技術實力和項目管理能力，以確保大數據平臺的順利建設和運營。