搭建大数据集群环境的目的主要有以下几点：

1. 处理海量数据：大数据集群环境能够提供高性能的计算和存储能力，能够处理海量的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。通过搭建大数据集群环境，可以有效地存储和处理大规模的数据，满足数据分析和挖掘的需求。

2. 实现分布式计算：大数据集群环境采用分布式计算的方式，将任务分解为多个子任务，并在多台计算机上并行执行，从而提高计算效率和处理能力。通过搭建大数据集群环境，可以实现分布式计算，加速数据处理和分析的过程。

3. 支持复杂的数据分析和挖掘：大数据集群环境提供了丰富的数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，可以支持各种复杂的数据分析和挖掘任务，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习、深度学习等。通过搭建大数据集群环境，可以实现对大规模数据的深入分析和挖掘，发现数据中的隐藏模式和规律。

4. 实现实时数据处理和分析：大数据集群环境支持实时数据处理和分析，可以通过流式计算的方式对实时数据进行处理和分析。通过搭建大数据集群环境，可以实时地对数据进行处理和分析，及时发现和响应数据中的变化和异常。

5. 支持数据存储和管理：大数据集群环境提供了可扩展的分布式文件系统和数据库，可以存储和管理大规模的数据。通过搭建大数据集群环境，可以实现数据的高可靠性、高可用性和高扩展性，确保数据的安全和可靠性。

总之，搭建大数据集群环境的目的是为了能够高效地处理和分析大规模的数据，实现复杂的数据分析和挖掘任务，并支持实时数据处理和分析，从而为企业和组织提供更好的决策支持和业务创新。