在选择大数据基础平台时，企业或组织应考虑以下几个关键因素：

1. 数据规模与处理能力：

   • 是否能够处理海量数据，具备高并发、高吞吐量的数据处理能力。
   • 支持分布式计算，能够水平扩展以应对数据量的增长。

2. 实时处理与流处理能力：

   • 是否支持实时数据流处理，如Apache Kafka、Apache Storm或Apache Flink等框架，满足对实时数据分析和处理的需求。

3. 存储与查询性能：

   • 对于大量静态数据的存储，可以选择Hadoop HDFS或分布式列式存储系统如Apache HBase或ClickHouse。
   • 如果需要高效查询和分析，可以考虑MPP数据库（大规模并行处理）如Greenplum，或者是专门针对大数据分析的SQL-on-Hadoop系统如Apache Hive、Apache Impala或Cloudera的Hive on Spark。

4. 数据处理与分析工具：

   • 提供丰富的数据处理和分析工具，如Apache Spark（支持批处理、流处理和机器学习）或Apache Beam（跨多个流处理和批处理引擎的统一编程模型）。

5. 易用性与生态支持：

   • 平台应具有友好的用户界面和易于使用的API，降低开发和维护成本。
   • 拥有庞大且活跃的社区支持，丰富的第三方插件和工具包，能够快速解决问题并获取新功能。

6. 安全性与合规性：

   • 必须具备数据安全保障措施，如访问控制、加密传输和存储等。
   • 符合国家和地区相关法律法规对数据存储和处理的要求，如欧盟的GDPR等。

7. 成本与扩展性：

   • 考虑基础平台的成本效益，包括初期投入、运营成本以及扩展时的额外支出。
   • 平台应具备良好的扩展性，能够随着业务增长弹性地添加或减少计算和存储资源。

8. 云服务支持：

   • 如今，越来越多的企业选择使用云端的大数据服务，如AWS EMR、Azure HDInsight、阿里云MaxCompute等，因为它们提供了即开即用的服务，减少了运维负担。

根据以上几点，结合企业自身的业务需求、技术实力、预算以及未来的战略规划，可以选择最适合自身业务场景的大数据基础平台。