自建大数据系统是一个复杂的过程，涉及多个步骤和考虑因素。以下是一个详细的步骤指南：

明确需求和目标

在开始构建大数据平台之前，需要对你的业务有清晰的理解，明确目标和需求。这包括识别业务问题并定义大数据项目的目标，如提高客户满意度、降低运营成本、开发新产品等。

选择合适的技术栈

根据需求和目标，选择合适的技术栈是至关重要的。大数据技术栈通常包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化四个主要环节。常见的选择有Hadoop、HDFS、Amazon S3等用于数据存储，Apache Spark、Flink等用于数据处理，Hive、HBase等用于数据分析，Tableau、Power BI等用于数据可视化。

数据采集与存储

数据采集是将数据写入数据仓储中，也就是数据整合。数据处理是对接入的数据进行数据清洗和ETL建模，将各个数据表之间的关系建立起来。

数据处理与分析

数据处理通常包括数据清洗、转换和建模等步骤。数据分析则涉及对数据进行统计分析和挖掘，以发现有用的信息和模式。

数据安全与隐私保护

在大数据平台中，数据安全和隐私保护是至关重要的。需要采取措施确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

持续监控与优化

大数据平台需要持续监控和优化，以确保其稳定性和性能。这包括监控数据流、资源使用情况和系统性能，并根据需要进行调优。

选择合适的架构

根据公司内部的基建情况、团队构成、数据的复杂度和使用场景，选择合适的架构。例如，如果数据量很小，可以选择简洁的架构；如果团队规模较小，可以选择云厂商的SaaS服务；如果整体基建使用的是云原生架构，那么Hadoop可能不是最佳选择。

搭建基于Kubernetes的大数据平台

可以使用Kubernetes（K8S）来实现集群管理、资源调度和服务治理。具体步骤包括安装Kubernetes集群、部署大数据组件、配置集群资源管理和运行大数据作业。

组建专业团队

构建大数据平台需要专业的知识和技能。需要组建由专业人才组成的团队，并制定具体的构建计划和方案。

采购设备和保持足够的存储量

为了保证大数据平台的稳定运行，需要采购足够的设备并保持足够的存储量。

内部人员合理分工

需要对内部人员进行合理分工，安排好时间和精力，并设定具体的内容和思路，以发挥团队中每一个人的优势和特长。

沟通和协作

在数据平台搭建过程中，沟通是非常重要的。业务人员和IT团队需要紧密合作，并与公司的领导层保持紧密的结合，以实现数据平台的持久发展。

通过以上步骤，你可以自建一个高效、稳定且安全的大数据系统。建议在实施过程中，充分考虑公司的实际情况和需求，制定合理的计划和方案，并持续优化和监控系统的性能。