数据可视化都要经历哪几个步骤
优点介绍
在数据可视化的过程当中需要经过多个步骤的处理,现今数据可视的发展和应用的场合越来越多,已经成为了一条成熟的商业模式,一些组件产品的加入也使得数据的可视化成为可能,但是在大环境当中应用可视化过程仍有一定的差别,总体来说数据可视化库工作都要经历以下几个步骤。
1、抽取
主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据,充分理解数据定义后规划需要的数据源及数据定义,数据可视化需要制定可操作的数据源,制定增量抽取和缓慢渐变的规则。
2、筛选
主要是针对系统的各个环节可能出现的数据二义性、重复、不完整、违反业务规则等数据质量问题,允许通过数据可视化设定的数据质量规则,数据可视化系统设计会将有问题的记录先剔除出来,根据实际情况调整相应的筛选操作。
3、转换
数据可视化主要是针对数据仓库建立的模型,通过一系列的转换来实现将数据从业务模型到分析模型,通过ETL工具可视化拖拽操作可以直接使用标准的内置代码片段功能、自定义脚本、函数、存储过程以及其他的扩展方式,实现了各种复杂的转换,并且支持自动分析日志,清楚的监控数据转换的状态并优化分析模型。
4、装载
数据可视化主要是将经过转换的数据装载到数据仓库里面,可以通过直连数据库的方式来进行数据装载,可以充分体现高效性。在应用的时候可以随时调整数据抽取工作的运行方式,数据可视化后可以灵活的集成到其他管理系统中。
从实际的使用案例上来看,数据可视化之后哪一种可视化的程度及可视化的花费、后期的维护都有不同,这是因为在不同的应用场景中对于可视化的要求有着极大的差别,比如交管领域和高科技领域对于数据的要求更加严格精度更高,而且需要在不同的时间节点内找到数据的变化规律。
