导读：在大数据智能年代，数据剖析的价值越来越重要，而数据剖析可视化渠道的才能要求也越来越高。本文从百度数据中心的数据可视化渠道出发，介绍了装备化的数据可视化渠道的应用价值，并对数据可视化渠道的全体处理架构进行了拆解。依据可装备的数据可视化渠道，可以高效支撑杂乱的数据剖析场景，进步剖析功率，强化数据的价值。
全文6999字，估计阅览时刻13分钟。
一、背景与目标
1.1 背景剖析
在数据智能年代，BI（Business Intelligence，商业智能）已经是现代数据运营的根底才能。以数据支撑业务，一方面需求咱们依据数据仓库建造业务相关的全面、权威、安稳的根底数据，另一方面也需求咱们树立数据剖析的才能，经过图表对数据进行展现，然后进步数据展现的信息密度，然后辅以各种比照方法，让数据业务化、升华数据意义，赋能业务增长。
因而一个数据可视化渠道的搭建就变得尤为重要，但由于杂乱业务之间的差异使得渠道的规划及开发进程难度大且杂乱。考虑到人群、业务的剖析习气与业务各异的剖析办法，数据可视化渠道在报表的出现、数据的核算、数据的发布功率等方面都面临着重大的应战。
1.2 问题与目标
以一个典型的广告商业化案例举例，客户依据投进目的挑选不同的广告商业产品方法（如微博热搜榜单，百度的搜索置顶，各类视频网站的爱好引荐等等），哪些方法能促进客户更好的触达用户；客户供给的款式（如视频、图片、内容等物料特性）让浏览内容的用户产生什么样的偏差等问题，都需求数据做支撑进行剖析。结合剖析师、看板用户的习气和众多剖析场景构建数据可视化渠道生成数据报表时会出现以下问题：
1. 长期报表独立开发导致部分才能重复建造、重复开发；
2. 每个报表独立开发使得用户需求习气多种款式、风格导致的体会差异；
3. 业务出现变动时调整、匹配本钱较大，导致一段时刻内无法有效赋能业务；
4. 渠道核算才能缺乏导致的构建数据报表的时刻、人力本钱较大；
5. 渠道安稳性确保难度高，需测验、排查层出不穷的反常。
为了可以满意用户的报表需求，即便投入很多的人力也仅能解决上述开发本钱带来的问题。体系化的打造BI与数据之间的桥梁，需求深入到数据表达的各个环节，结合业务的特性，模块化、组件化各项才能，这样既能削减重复开发的本钱，一起也能进步代码复用、可扩展性、报表办理以及容错等各方面的才能，确保用户的运用体会及业务适配性。
因而，一个优秀的数据可视化渠道应满意以下几点：
1. 灵敏：可以快速响应需求；
2. 精确：可以确保渠道数据的精确性，做到「所见即所得，所得皆所用」；
3. 多元：面向不同的业务属性、用户特性，例如比照核算、查询等方法可以经过模块组合、展现类型调整等方法满意需求；
4. 灵敏：关于业务拓宽或许改变，渠道可以灵敏改变以靠近业务的结构；
5. 简略易用：用户无论是在读、写数据，均能快速满意；支撑业务进程以「装备」替代「开发」；
6. 易拓宽：掩盖大部分业务剖析场景，一起支撑依据装备的二次开发前后端代码，易于扩展。
1.3 名词解释
1. 衍生目标：
依据根底目标，运用公式二次核算出来的目标，常见的例如以最近10天用户数核算出来的平均用户数，或运用当天用户数量比照昨日用户数量核算出来的日环比等。
2. 下钻：
一般指业务需求经过拆分、细化来挖掘或定位业务痛点，业务之间存在一定的相关性，透过相关逐层的拆解在剖析时称之为下钻。在可视化场景中常用树状结构表达相似的层级联系。
3. 上卷：
在可视化场景中指多个业务数据构成一个总数时，经过体系运用业务间的相关性进行合计核算。
4. 维度剖析：
常见的基线比照方法，以一项或多项业务为基准，经过数值比照剖析当时业务状况。
5. 时刻比照剖析：
将时刻进行分段处理后，比照当时时刻段与历史（或基线）时刻段之间的数值改变，然后判断业务状况。
二、全体规划与思路
2.1 需求剖析与构思
2.1.1 场景剖析
一个完好的数据剖析闭环从剖析需求开端，包含了数据收集、数据清洗、数据建模、数据出现、数据应用、定论输出，运用产出的定论落地或进步业务。整个环节咱们可以看到两种人物：
1.建造者：
进行剖析一个出题或业务场景时，首要依据业务寻找数据支撑，在此进程中需求收集数据、将数据整理成具有业务含义的表达方法、提取出具有业务相关性的内容形成具有剖析意义的集合，用更直观、形象的方法将数据进行展现等几部分作业。其次为了能更充沛的表达业务，进程中需求将一些数据进行组合构建成衍生目标或许树立维度之间的联络。这些作业完成后，一个完好的业务场景会经过数字化、图像化的方法展现出来。
2.剖析者：
针对业务的状况，透过数据开端剥离问题，以一个APP某商业化场景收入下降为例，剖析师需求从APP的用户数开端逐层漏斗检查哪些环节导致的影响较大，也需求从各个维度进行下钻剖析定位业务根结，还有或许运用类比剖析、基线比照的方法横向比较相似场景下影响的差异。
面临相同的业务问题，不同方向的数据运用者或许也会有不同的行为，对业务理解的动向，剖析的数据层级等也会有所不同。当然，用户也可以一起承当这两种人物，本质上简略易用的渠道更便于剖析型用户独立完成数据建造到剖析的闭环，然后削减并释放人力，更快的解决业务问题。在当时数据无法满意业务剖析时，剖析者又会进入到建造型场景，继续寻找量化支撑所需的数据论据。
2.1.2 业务笼统与思考
完成多种业务场景的数据支撑，需求技能为之创造条件，如果说建造者最终服务于剖析者，以报表成果为导向，建造者是否可以在建造进程中充沛表达剖析者的数据需求呢？这些报表建造才能转嫁或拆解成程序化、模块化语言终究是什么？渠道合作建造者自身需求完成哪些作业、完成什么样的功用呢？一起，渠道该怎么确保为剖析者供给精确、高效、全面的数据呢？接下来咱们经过对数据的可视化进程拆解、笼统对上述问题一一回答。
2.2 架构规划
2.2.1 进程笼统
咱们将剖析者运用数据的全进程进行拆解，然后进行笼统化、组件化。剖析者经过渠道输入查询条件、目标、维度等等，服务端依据渠道输入进行数据sql的组装并查询数据库，然后核算相关衍生目标整合核算成果，最终依照相应的款式出现成果。整个逻辑进程拆解如图1所示。
2.2.2 全体架构
依据数据可视化的进程笼统可知，一个完好的可视化渠道需求包含数据获取、数据核算、数据出现等几部分。数据怎么获取、怎么展现则需求进行一致装备办理，数据怎么快速、精确的核算则由通用核算服务担任。一起可视化渠道还需求确保数据的质量问题，在数据存在问题或许推迟时可以及时告诉建造者去处理数据问题，这些则由运维看板担任。咱们经过对数据可视化进程笼统和对此类渠道的经验总结，将数据可视化渠道架构拆解成如图2所示。
三、核心模块介绍
3.1 装备东西与报表出现
在未进行装备化曾经，建造一个报表需求后端开发人员依据数据库开发核算逻辑、剖析、下载等功用，前端开发人员则依据数据以图表的方法进行烘托，代码冗余、开发本钱高、周期长。一致装备东西是在数据库与报表出现之间搭建起来的一座桥梁，数据建造者在了解数据逻辑的根底上经过装备东西的装备界面进行数据源、核算逻辑、出现内容、款式等相关信息的装备，然后将其发布上线,各数据可视化渠道的报表出现模块依据装备的款式和内容烘托相应的组件，用户即可在对应的渠道检查报表、剖析或许下载数据。
3.1.1 一致装备东西
为了削减装备东西运用的杂乱程度、降低用户学习本钱，进步装备功率，针对业务以及数据需求相对安稳的剖析场景规划固定的出现模板，用户挑选合适的模板装备相应的内容，且装备模板具备可扩展性，可灵敏增删功用模块。
装备东西页面依据用户挑选的模板展现相应的装备内容，除了装备数据源、目标、维度等数据相关信息，还需求装备挑选控件、剖析组件等内容。一起装备东西还支撑经过扩展装备增加当时模板不支撑的功用，然后依据模板进行二次开发。一个完好的装备东西除了根本的装备，还增加了目标办理、维度办理、装备校验等功用进步装备功率和用户体会的根底支撑。
1. 目标办理：将目标、衍生目标的信息进行一致的办理，依据目标的属性特征供给各参数的默认值，装备人员在装备页面时可以直接运用目标办理模块的默认装备信息，完成了目标的一次装备多次运用。这不只进步了装备人员的装备功率，供给目标参数默认值也有利于标准一致渠道风格；
2. 维度办理：依据数据源装备信息，生成维度模板信息，装备人员只需求简略调整维度显现称号和顺序即可，方便高效；
3. 装备校验：校验用户装备的sql是否正确，快速定位错误装备。
3.1.2 报表出现
数据可视化渠道为用户供给丰厚的图表组件（表格、趋势图、饼图、卡片、地图等等）和过滤条件（单选、多选、日期、输入框等等），丰厚的图表款式充沛满意杂乱的可视化需求。
报表出现这部分的首要作业是将格式化后的数据以图表的方法烘托在浏览器中，供用户查询、剖析数据。报表出现的根底组件单元分为两类：
1. 操控组件：装备东西里装备的组件，比方挑选条件、日期类型等，这类组件在烘托组件时一起烘托组件内容；
2. 数据组件：需求烘托的具体数据，比方表格、折线图中的数据，这部分的数据是由通用核算模块来供给的。这类组件在烘托组件后，从头获取具体数据信息（数据来源不同）进行内容烘托。
为了满意杂乱的剖析场景，在报表出现时往往是多个款式组合在一起运用。在进行规划时综合考虑代码的可复用性、通用性以及可扩展性将图表拆解成可以重复运用的最小单元，封装成组件。各组件最终怎么组合摆放出现则由建造者依据需求的剖析场景在装备东西里进行装备办理。
针对业务以及数据需求相对安稳的剖析场景报表出现共规划完成了14种出现模板，支撑交互式查询、TOP排序、实时数据等业务场景的装备。关于更杂乱的业务场景可以复用根底组件、开发上线。
3.2 通用核算服务
前面部分介绍了装备东西服务于核算和报表出现，报表出现图表的数据来源于核算服务。核算服务是整个数据可视化渠道的大脑，首要担任将数据库中的原始数据依据不同的核算规矩处理并生成用户需求的数据方法进行展现。不同的用户剖析数据的维度、视角、场景存在差异，例如：在Top场景下，剖析要点维度（如客户、产品等）数据的改变趋势；有的需求监控固定目标的动摇，依据不同的挑选条件，交叉剖析引起改变的原因、猜测未来开展的方向；有的需求长时刻范围的数据来剖析目标随时刻的改变规律；关于要点业务需求实时检查数据改变等等。核算服务除了要掩盖已知且杂乱的业务场景，还需求考虑业务的不断扩展和对数据的深挖，快速跟进业务的开展，所以核算服务架构在规划时要充沛考虑通用性和可扩展性。
3.2.1 架构完成
综合业务场景杂乱性、代码复用性、服务通用性和可扩展性各方面的考量，咱们对通用核算服务架构做了分层规划，每层各司其职，标准全体代码结构、逻辑清晰易读且可以快速支撑新目标核算的扩展。
1. 参数校验层
关于不同业务场景的数据请求，核算服务所要求的参数不尽相同，咱们将参数校验部分独立出来，笼统出一起的参数校验逻辑，关于各模板独有的参数进行独立校验。
2. 模板服务分发层
为了满意不同的业务场景和数据展现需求，咱们设置了模板服务分发层，依照业务场景进行分类，笼统出多个服务类服务于不同的数据场景。分发层依据用户在装备东西装备的信息为后续核算准备数据源、目标、维度等信息然后同核算请求一起分发到具体的服务类。
3. 多维分化层
为了支撑数据上卷、下钻的数据剖析维度之间的联系，咱们规划了多维分化层，依据数据的层级分化出多个并行核算进程。多线程并行核算使得不同层级核算互不搅扰、高效核算。
4. 数据获取层
为了可以支撑多种类型的数据库且易于后续新增其他类型数据库，咱们笼统了数据获取层，屏蔽上层数据获取逻辑、供给一致接口。底层数据库可以支撑mysql、palo、xdb等，也能方便、快速的扩展支撑新的数据库类型。
5. 分层核算层
由多维分化层拆解出来的多个核算进程，每个核算进程是独立的模块，在数据获取层供给的原始数据根底上并行核算周同、日环、七天均值等衍生目标，满意剖析者多角度剖析场景。衍生目标独自核算、互不影响，易扩展且不影响核算功率。最后依据推迟看板（该部分后边具体介绍）供给的数据推迟、屏蔽信息，将核算成果进行屏蔽处理，避免渠道出现反常数据。
6.格式化层
格式化层首要担任依据不同出现组件进行格式化，将数据处理操作放在服务端进行，前端拿来即用削减前端功用消耗，进步前端数据出现和烘托功率。一起，格式化层屏蔽了底层核算逻辑，使得通用核算服务可以快速接入新的报表出现渠道，为其供给核算才能。
3.3 运维看板
数据可视化渠道的核心是数据，渠道底层保护了很多的数据流，这些数据来源于不同的上游，原始数据经过多层的数据抽取、加工、汇总，生成最终的前端表。在整个进程中或许出现各种问题，比方多数据源先后到位导致页面数据展现不全，上游数据反常、数据清洗进程中发生反常等。为了确保数据的精确性，在通用核算服务部分提到了需求对反常数据进行屏蔽处理，其屏蔽信息来源于运维看板。
运维看板监控数据到位状况、检验数据精确性，确保数据的正常产出，为整个渠道数据的精确性和权威性保驾护航。其核心功用是数据推迟监控、数据质量校验、渠道公告办理。全体的作业流程如下：
1. 调度体系担任一切ETL使命的调起和状况流通，在ETL使命运转完成后，经过音讯行列告诉到看板数据产出；
2. 看板调起数据校验服务履行校验使命，并将成果回传到看板；
3. 看板更新报表数据产出状况，依据校验规矩校验数据动摇是否超阈值，然后将数据到位状况、校验成果经过音讯行列分发到对应的报表渠道；
4. 各报表渠道依据接收到的音讯，从头核算数据更新数据缓存。
3.3.1 数据推迟监控
为了确保例行化的数据使命在SLA时刻内产出，推迟监控模块依据报表的ETL使命、SLA时刻信息对数据到位状况进行监控、报警。数据到位时推迟监控模块第一时刻将音讯分发到各渠道，确保数据缓存及时更新。关于多数据源的报表，推迟监控支撑装备数据悉数到位或部分到位出现规矩，看板依据装备规矩进行数据屏蔽办理一起生成相应公告提示报表渠道用户数据到位状况。如果数据在SLA时刻内未产出则会告诉报表担任人及时跟进数据运转状况。
为了方便监控报表产出状况，看板一起供给了界面化的数据产出监控界面，报表担任人经过界面检查、统计数据产出状况、ETL使命状况等。
3.3.2 数据质量校验
为确保数据的精确性和权威性，数据到位后运维看板会在渠道数据出现之前对数据进行质量校验，依据校验规矩生成屏蔽信息，经过音讯行列分发到各报表渠道。当校验的数据反常时经过短信、电话、邮件等多种报警方法告知报表担任人，提示跟进数据反常状况。
数据校验规矩目前规划完成了三种类型：
1. 前端表校验：支撑同环比、巨细阈值等校验规矩，在前端表数据到位后进行校验。
2. 数据源校验：支撑同环比、巨细阈值等校验规矩，从上游拉取到数据后履行校验规矩。
3. 自定义脚本扩展，支撑用户自定义校验规矩，供给openapi接口屏蔽数据。
3.3.3 屏蔽和公告办理
除了数据推迟监控和数据质量校验可以屏蔽数据，运维看板还供给直接屏蔽数据功用，避免由于其他问题造成的反常数据出现给用户。当数据反常或特殊事情造成数据动摇较大时，公告办理模块上线公告告知用户数据动摇原因。
四、总结
依据模板装备的数据可视化渠道由一致装备东西、通用核算服务、报表出现、运维看板等几部分组成。一致装备东西担任办理报表怎么获取数据、以哪些图表款式出现报表；通用机算服务供给衍生目标（日环、周同、七天均值、QTD、MTD等等），比照剖析，数据上卷、下钻等核算才能；运维看板供给推迟监控、质量校验、屏蔽办理等功用确保数据的精确性、时效性；报表出现供给丰厚的图表组件（表格、趋势图、饼图、地图等等）和过滤条件（单选、多选、日期、输入框等等）满意杂乱的可视化需求。多种装备模板贴合业务需求，以装备替代开发快速响应需求，一起易于扩展的架构可以灵敏跟进业务改变或拓宽。简略来说咱们的渠道：
1. 相比自助BI，辅佐功用更强壮、数据质量有确保
凭借组件化强壮的才能，咱们在保持页面高自由度、灵敏支撑业务的一起，也构建了多种辅佐比照的才能帮助剖析者完成剖析。经过一个完好的报表页面，能有体系的剖析思路，也能获得多元的自助才能，强化了对业务的认知。其次削减了用户对数据的相信问题，将反常数据前置办理，经过数据推迟监控、数据质量校验、屏蔽、公告等一系列手段确保数据的精确性，避免剖析者对数据质量的质疑，做到「所见即所得，所得皆所用」。
2. 相比传统BI，更快速、高效
前文讲到，定制化的开发最大的缺陷是开发功率时刻长、本钱高，影响数据输出和剖析。咱们将核算才能、展现才能组件化、装备化，丰厚的衍生目标核算才能、出现组件使其尽量靠近定制化渠道才能。即便是渠道不支撑的新业务场景这些高可用的开发组件也能参加到其剖析场景的搭建进程中。依据模板装备的数据可视化渠道可以快速响应业务需求、支撑剖析业务才能、为业务赋能。
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