大数据平台构建方法论主要包括以下几个步骤：

1、需求分析：首先需要对业务需求进行深入理解，明确大数据平台需要解决的问题和目标。这包括对数据的种类、数据量、数据处理速度、数据来源等方面的需求进行梳理和分析。

2、数据采集：根据需求，进行数据采集。数据采集的方法包括但不限于数据库抓取、网络爬虫、日志文件解析等。

3、数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据，并进行格式化处理，为后续的数据分析做准备。

4、数据存储和管理：大数据平台需要具备存储和管理海量数据的能力，这通常需要使用分布式存储系统，如HDFS等。

5、数据处理和分析：使用大数据处理技术，如MapReduce、Spark等，对存储在平台中的数据进行处理和分析，以发现数据中隐藏的模式和价值。

6、可视化与交互：将分析结果以可视化的方式呈现给用户，并提供交互功能，使用户能够更好地理解数据和结果。

7、平台扩展性：考虑到大数据平台的规模和复杂度，需要保证平台的可扩展性。这包括硬件设备的扩展、软件功能的扩展以及数据处理能力的扩展等。

8、安全性与可靠性：大数据平台需要具备高度的安全性和可靠性，保证数据的安全、完整和可用性。同时，需要提供备份和恢复机制，确保数据的可靠性和完整性。

9、性能优化：对大数据平台进行性能优化，包括数据库优化、查询优化、数据处理优化等方面，以提高平台的处理速度和响应时间。

10、维护与监控：对大数据平台进行日常维护和监控，及时发现和处理问题，保证平台的稳定运行。

以上是大数据平台构建方法论的主要步骤，具体实施时需要根据实际情况进行调整和优化。同时，需要注重人才培养和团队建设，提高团队的技术实力和项目管理能力，以确保大数据平台的顺利建设和运营。