大数据可视化的实施步骤

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-31 阅读次数:2184 次浏览

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    大数据可视化的步骤(一)需求分析

    需求分析是大数据可视化项目开展的前提,要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容,明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。

    大数据可视化的步骤(二)建设数据仓库/数据集市的模型

    数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。维度建模的关键在于明确下面四个问题:

    1.哪些维度对主题分析有用?

    2.如何使用现有数据生成维表?

    3.用什么指标来“度量”主题?

    4.如何使用现有数据生成事实表?

    大数据可视化的步骤(三)数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

    数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来,因为每个业务系统的数据质量不同,所以要对每个数据源建立不同的抽取程序,每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。

    数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。

    数据转换是整个ETL过程的核心部分,主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。

    大数据可视化的步骤(四)建立可视化场景

    建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。

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