如何实现大数据可视化?

Posted 2023-05-17

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何实现大数据可视化?相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

大数据技术的有效可视化不应该只是为管理层绘制的漂亮图片。企业可通过考虑布局、迭代设计、吸引用户和了解业务需求来改善结果。那么，如何实现大数据可视化呢?

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。

最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式分级分类。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

派可数据官网

参考技术A

步入大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增，近年来，大屏被广泛运用在各个领域，把关键数据集中展示在一块屏幕上，用一种绚丽酷炫的方式呈现。

那么怎么设计一个数据可视化大屏，会经历哪几个步骤？接下来我将通过我们与煤矿安监局的合作案例，来详细的阐述这个问题。

一、可视化数据需要基于用户业务场景

本次项目的目的是煤矿风险统计界面的交互及视觉，系统展示载体为大屏。大屏展示系统的核心，是对数据信息的处理及描述，最终以可视化的方式呈现给用户，又称为数据可视化。

然而脱离真实用户需求及使用场景，没有依据的盲目设计，数据最终呈现也无法满足真实业务需求。

设计全流程

01、目标用户分析

用户角色不同，对同一产品的需求也会有差异，通过沟通和访谈，最终确定产品核心用户是各级领导、监控作业人员两类，并对这两类用户的需求进行了差异化的分析。

02、功能需求点分析

原版界面数据冗余相互干扰，我们对页面信息进行了重新归类于分类。

二、重新定义数据呈现方式

结合大屏的使用环境，我们对页面配色进行了重新定义，保留了用户对风险等级的颜色认知习惯，对原始的等级配色进行了微调。

要知道数据的展示更多的是要服务于内容、服务于需求，我们在设计的过程中弱化了形式感的设计，以内容优先。

原版数据大而全，但在无形之中加大了观者的阅读成本，因此我们进行了重新的数据图选型，将原来图表用型错误、数据混乱的信息重新整合，选定饼状图、条形图最终展现。

三、总结一下

大屏在信息展示、数据分析以及监控预警三个方面都有丰富的运用，但切忌以为追求视觉上炫酷的效果而脱离业务场景、信息展示逻辑。

在大屏的设计思维上，也必然需要更有前瞻性的扩展，设计者需要从不同场景出发，满足用户多元的需求。

参考技术B 1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。