数据可视化系统的结构框架及其作用

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-09 阅读次数:3957 次浏览

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    数据可视化系统的结构框架

    主要分为三层:数据存储层、数据计算层、数据展示层。

    (1)数据存储层

    数据存储层在开头已经和大家说过了,在数据可视化产品(系统)中,既支持常规数据(MySQL、CSV等)可视化,也支持大数据(hive、HBASE等)的可视化,满足日常分析人员定性、定量的分析。

    在考虑到数据安全的因素,数据存储还会与权限管理相结合,实现不同角色的人员只能访问指定的数据(未来有机会再分享)。

    (2)数据计算层

    这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算,解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧:

    产品/运营人员提出数据需求,如“APP一周留存”;

    分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式;

    数仓人员提供整理后的表格(数据模型,多张表join后合成的中间表);

    分析师基于数据模型进行可视化分析

    数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据,不能直接对某个较长范围的数据进行分析。

    通过以上内容,我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能。

    (3)数据展示层

    数据展示层分为两部分:一部分是对看图人的可视化,看图人包括:产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求,将数据用适合的图表呈现,比如,趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图;另一部分是对作图人的可视化,作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作,来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中,可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量(可理解为X、Y轴)中。

    通过可视化产品(系统)结构学习,我们不难看出,实现数据可视化的操作过程包括:数据连接(存储)、制作数据模型(计算)、制作图表(展示)。

    数据可视化系统的作用

    (1)让数据变有形,挖掘数据价值

    (2)以组态的方式来设计数据可视化

    (3)解决项目需要定制软件的痛点

    (4)可以从设备往上端软件拓展,与企业内部数据进行结合

    (5)提供整体解决方案,形成工业物联网的生态闭环

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