數據可(kě)視化都要經曆哪幾個步驟
優點介紹
在數據可(kě)視化的過程當中(zhōng)需要經過多(duō)個步驟的處理(lǐ),現今數據可(kě)視的發展和應用(yòng)的場合越來越多(duō),已經成為(wèi)了一條成熟的商(shāng)業模式,一些組件産(chǎn)品的加入也使得數據的可(kě)視化成為(wèi)可(kě)能(néng),但是在大環境當中(zhōng)應用(yòng)可(kě)視化過程仍有(yǒu)一定的差别,總體(tǐ)來說數據可(kě)視化庫工(gōng)作(zuò)都要經曆以下幾個步驟。
1、抽取
主要是針對各個業務(wù)系統及不同服務(wù)器的分(fēn)散數據,充分(fēn)理(lǐ)解數據定義後規劃需要的數據源及數據定義,數據可(kě)視化需要制定可(kě)操作(zuò)的數據源,制定增量抽取和緩慢漸變的規則。
2、篩選
主要是針對系統的各個環節可(kě)能(néng)出現的數據二義性、重複、不完整、違反業務(wù)規則等數據質(zhì)量問題,允許通過數據可(kě)視化設定的數據質(zhì)量規則,數據可(kě)視化系統設計會将有(yǒu)問題的記錄先剔除出來,根據實際情況調整相應的篩選操作(zuò)。
3、轉換
數據可(kě)視化主要是針對數據倉庫建立的模型,通過一系列的轉換來實現将數據從業務(wù)模型到分(fēn)析模型,通過ETL工(gōng)具(jù)可(kě)視化拖拽操作(zuò)可(kě)以直接使用(yòng)标準的内置代碼片段功能(néng)、自定義腳本、函數、存儲過程以及其他(tā)的擴展方式,實現了各種複雜的轉換,并且支持自動分(fēn)析日志(zhì),清楚的監控數據轉換的狀态并優化分(fēn)析模型。
4、裝(zhuāng)載
數據可(kě)視化主要是将經過轉換的數據裝(zhuāng)載到數據倉庫裏面,可(kě)以通過直連數據庫的方式來進行數據裝(zhuāng)載,可(kě)以充分(fēn)體(tǐ)現高效性。在應用(yòng)的時候可(kě)以随時調整數據抽取工(gōng)作(zuò)的運行方式,數據可(kě)視化後可(kě)以靈活的集成到其他(tā)管理(lǐ)系統中(zhōng)。
從實際的使用(yòng)案例上來看,數據可(kě)視化之後哪一種可(kě)視化的程度及可(kě)視化的花(huā)費、後期的維護都有(yǒu)不同,這是因為(wèi)在不同的應用(yòng)場景中(zhōng)對于可(kě)視化的要求有(yǒu)着極大的差别,比如交管領域和高科(kē)技(jì )領域對于數據的要求更加嚴格精(jīng)度更高,而且需要在不同的時間節點内找到數據的變化規律。
