数据可视化报表工具的架构设计
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数据可视化报表工具的架构设计

发布时间:2020-08-03      游览量:137

在可视化报表工具架构设计过程中先要了解数据源的获取是否涉及已有信息系统的集成,如果涉及集成则需提前考虑系统接口方式。如果原本是线下数据则需在可视化报表工具中开发相应的手工数据导入界面并设置相关的数据审核流程以确保手工数据的正确性和准确性。系统架构一般分为三个层级,底层为数据源层,中间为数据仓库层,顶层为分析展示层。数据源层定义了数据获取方式以及接口方式;数据仓库层定义了数据存储的机制,以及数据模型搭建的方式;分析展示层定义了报表发布的方式。



数据可视化报表工具


通过实际的可视化报表工具建设项目所积累的经验总结出一个关键原则,即数据准确性决定了可视化报表工具的生命力,如何保障数据的准确、可靠是系统建设的关键环节。在进行数据汇总分析时往往会涉及多个业务单位同一种类型业务数据的逻辑计算,如果没有统一的数据标准和唯一的数据定义将造成重复计算、错漏统计的情况,从而最终影响数据的准确性。因此,数据标准和规范是可视化报表工具建设的重中之重。


可视化报表工具正式启用后,日常的问题处理以及由于企业组织机构变更或需求变更带来的系统报表调整需求,需要有稳定的流程予以支持,因此运维支持体系的作用尤为重要。支持体系中需要对参与运维流程的各方角色和职责进行明确定义。一般情况下,运维体系架构分为三个层级,第一级为骨干用户对最终用户在系统使用时遇到的简单问题进行响应和处理;第二级为运维支持团队,对涉及报表调整和系统功能优化的需求进行响应;第三级为报表开发工具的产品厂商,对涉及开发工具待完善的功能进行处理解决。同时,要结合原有的业务管理流程和系统功能,编制符合要求的业务管理规范,为系统用户提供操作指导。


以上就是一个可视化报表工具简单架构设计,在实际开发过程中我们还要做到具体问题具体分析。


作为国内成熟专业的BI厂商,Smartbi定位于一站式大数据服务平台,对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台,进行加工处理、分析挖掘与可视化展现;满足各种数据分析应用需求,如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理驾驶舱、指挥大屏幕、数据挖掘等。Smartbi产品功能设计全面,覆盖数据提取、数据管理、数据分析、数据分享四大环节,帮助客户从数据角度描述业务现状、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革,广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。

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