1. 明确目标：首先，需要明确平台的建设目标，包括数据存储、处理、分析等方面的需求。
2. 数据收集：通过物联网设备收集大量数据，并确保数据的准确性和完整性。这需要用到各种传感器和通讯技术。
3. 数据存储和管理：设计合适的数据存储和管理方案，可以选择云存储或者自建数据中心，同时要确保数据的安全性和隐私保护。
4. 数据处理和分析：搭建数据处理和分析模块，包括数据清洗、数据转换、数据挖掘等方面的功能。需要运用大数据处理技术和分析工具。
5. 平台功能开发：根据业务需求，开发平台的其他功能，如设备管理、用户管理、数据分析可视化等。
6. 测试和优化：对平台进行全面的功能测试，确保各个模块都能正常工作。根据测试结果进行优化和改进。
7. 部署上线：将平台正式部署上线，并对其进行实时监控和维护，保证平台的稳定性和可用性。
8. 持续优化和升级：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。
此外，还需要注意以下几点：
1. 安全性：确保数据的安全性和隐私保护，采用加密技术和安全措施防止数据泄露和被攻击。
2. 可扩展性：设计平台时要考虑未来的扩展性，以便于增加新的功能和模块。
3. 标准化和开放性：遵循国际通用的标准和规范，同时保证平台的开放性，以便于与其他系统的集成。
4. 成本考虑：在搭建平台时需要考虑到成本问题，包括硬件设备、软件许可、人力成本等。
5. 技术支持和培训：提供完善的技术支持和培训服务，帮助用户更好地使用和维护平台。
总之，搭建物联网大数据平台是一个涉及多个领域的复杂工程，需要综合考虑技术、业务、安全和成本等多个方面。
