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什么是大数据？什么又是数据可视化？我们应该如何实现数据可视化？

2018年我在产品方面的分享远不如2017年，有频繁跳槽造成积累有限的原因，有前段时间在分享中跟大家提到的心态方面的原因，最主要的原因是：自己在18年下半年接触的产品涉及了比较底层的技术——大数据。以至于非技术出身的我，必须花大量的时间放在技术相关的学习上。

今天我就把接触大数据产品后的心得体会分享给大家，这里首先要感谢涛哥、海哥、晓彤、谷哥等在日常工作中的耐心、无私指导，希望本文能够给初学者或者对大数据产品感兴趣的同学带来帮助！因掌握深度有限，本次分享若有错误、疏漏之处，欢迎各位看客老爷随时拍砖~

认识大数据

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

上面这段话是百度的官方解释，在初次学习的时候我也是云里雾里，为什么会产生大数据？为什么要使用大数据呢？在这里我给大家再通俗的解释一下：

起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。

但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。

认识数据可视化

有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，我公司的分析师就曾对我说过一句话：数据分析主要对整体分析，而不执着于特殊的个体数据，这样才能够给产品提供宏观、有效的参考价值。

海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、透视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。

大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。

除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。

数据可视化的实现

数据可视化产品（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：

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，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下：

以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存。分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具）。

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。

tableau图表编辑面板

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）。这也是当下常见数据可视化产品操作流程：

更好的数据可视化

我们数据可视化产品项目组在需求立项时有一句口号：数据准确、流畅高于一切！

这也是每次分析师完成可视化表格后，都会与需求人员进行数据校对的原因。以免引发未来分析的误判，给部门甚至公司带来不必要的损失。

相信大家都有这样的情形吧，你正在编辑某个文件时，系统或软件突然卡住，当时的内心是不是很抓狂呢？图表加载、筛选后的响应时间也是我们一直关注的问题，这也是可视化产品用户粘度的重要指标之一。

随着市场上可视化产品不断增多，差异化的功能就可能会在残酷的竞争中帮助产品突出重围：如Tableau的强大的图表样式编辑功能；Quick BI的分析报告功能（引用图表生成报告）；有数的大屏展示功能。

还有一些数据实时展示的功能也日益成为某些情境下的刚需，例如每年天猫双十一都会有一个实时看板展示订单达到了多少亿。

结语

数据可视化产品又会朝着哪个方的发展呢？我们还在摸黑走过困难重重的道路，也在多次的试错中找到了一些方向。

产品之路道阻且长，至少，我们不是在单打独斗……

#专栏作家#

兮兮，微信公众号：孤身旅人（ID：gushenlvren），人人都是产品经理专栏作家。关注人工智能、toB产品、大文娱等领域。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

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