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数据可视化系统的结构框架及其作用
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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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