从数据源到数据可视化的全链路解析.docx

"从数据源到数据可视化的全链路解析" 本文主要探讨了从数据源到数据可视化的全链路解析过程，介绍了数据工厂的概念和实现方法，旨在解决企业面临的数据使用难、数据质量差、不能重复使用的问题。 第一部分：企业数据使用难 在传统 IT 架构下，企业面临着大量分散的数据，这些数据像烟囱一样垂直林立，彼此之间无法连接，无法很好地支撑企业的经营决策，也无法应对快速变化的前端业务。客户在数字化流程建设过程中发现某些业务线操作步骤过多、耗时过长、风险较高，规划出近百个质效指标，期望能对质效指标数据进行全方位分析。 第二部分：如何解决数据使用难 由于客户既有系统繁多且孤立、数据繁杂、数据分析口径不统一、数据质量良莠不齐等原因，传统的 BI 系统已无法解决企业面临的数据使用难、数据质量差、不能重复使用的问题；因此，我们决定引入“数据工厂”，统一数据源，解决客户质效指标的落地建设，并把加工后的数据输出给可视化系统使用。 第三部分：数据工厂 数据工厂需要有数据集成、数据治理及数据服务能力，通过数据采集能力形成统一的元数据和业务数据存储中心；在存储中心进行数据的清洗、转换后，按照业务维度对数据进行归类建模；最后通过数据服务实现对上游应用的数据开放共享。 数据集成用于将外部数据源的数据（元数据、业务数据）集成进统一存储中心，进行统一纳管，解决数据分散和数据效率问题。 数据建模包括贴源层、整合层、明细模型设计、指标设计、汇总事实模型和数据应用层等几个方面。 第四部分：BI 分析平台 BI 分析平台通过数据工厂的 API 服务或者连接到指定数据库，获取到表和数据，映射成逻辑表，直接对加工后的数据表做数据集管理和处理，仪表板引用这些数据集，通过拖拉拽方式制作图表，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。 从数据源到数据可视化的全链路解析需要通过数据工厂和 BI 分析平台来实现，解决企业面临的数据使用难、数据质量差、不能重复使用的问题，提高企业执行过程中的预警决策能力。