建设大数据软件公司需要从多个方面入手，包括公司类型选择、团队组建、技术架构、市场定位等。以下是一些关键步骤和考虑因素：
确定公司类型
根据业务需求和发展规模，选择成立有限责任公司、合伙企业或者股份有限公司等不同形式的公司。考虑公司的法律地位、资本结构、经营范围等因素，以确保公司合法合规经营。
团队组建
招聘具备优秀技术能力和工作经验的团队成员，包括数据分析师、工程师、产品经理等角色，形成一个多元化、专业化的团队。
建立培训计划，帮助新员工快速适应公司的工作和文化。
技术架构
借助最新的技术工具和系统，构建高效、稳定的数据处理平台。可以采用Hadoop、Spark、Kafka等开源工具，搭建数据采集、存储、分析和可视化的完整数据处理流程。
注重数据安全和隐私保护，确保客户数据的合法使用。
市场定位
选择聚焦于特定领域或行业，如金融、医疗、零售等，提供专业化的数据分析服务。也可以拓展多个行业客户，提供全方位的大数据解决方案。
通过市场调研和竞争分析，找准适合自己的发展定位，制定合理的市场推广计划，提升公司在行业内的知名度和竞争力。
业务模式和组织架构
明确公司的业务模式和组织架构，包括高层管理团队、分部门团队等。
设计合理的数据存储和管理方案，包括数据模型、数据分层、数据冗余等内容。
数据采集与存储
收集并整合各个部门的数据，确保数据的准确性和完整性。
选择合适的数据存储系统，如HDFS、HBase、Cassandra等，支持海量数据的存储和高可用性。
数据处理与分析
搭建数据处理和分析模块，包括数据清洗、数据转换、数据挖掘等功能。
利用分布式计算框架如Hadoop、Spark等进行高效处理和分析。
数据可视化与智能分析
使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，为用户提供直观的数据展示。
应用机器学习算法和智能分析模型，实现数据挖掘、预测分析等功能。
数据安全与隐私保护
建立完善的数据安全管理体系，包括数据加密、权限控制、安全审计等措施，保护数据不被泄露和篡改。
持续监控与优化
对大数据平台进行全面的功能测试，确保各个模块都能正常工作。
将平台正式上线运行，并进行实时监控和维护，保证平台的稳定性和可用性。
根据实际运行情况，对平台进行性能优化和升级，提高平台的处理能力和服务质量。
通过以上步骤，可以搭建起一个高效、稳定、安全的大数据平台，满足业务需求并提供专业化的数据分析服务。同时，注重团队建设和技术创新，不断提升公司的技术实力和市场竞争力。