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什么是大數(shù)據(jù)？什么又是數(shù)據(jù)可視化？我們應(yīng)該如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化？

2018年我在產(chǎn)品方面的分享遠(yuǎn)不如2017年，有頻繁跳槽造成積累有限的原因，有前段時(shí)間在分享中跟大家提到的心態(tài)方面的原因，最主要的原因是：自己在18年下半年接觸的產(chǎn)品涉及了比較底層的技術(shù)——大數(shù)據(jù)。以至于非技術(shù)出身的我，必須花大量的時(shí)間放在技術(shù)相關(guān)的學(xué)習(xí)上。

今天我就把接觸大數(shù)據(jù)產(chǎn)品后的心得體會(huì)分享給大家，這里首先要感謝濤哥、海哥、曉彤、谷哥等在日常工作中的耐心、無(wú)私指導(dǎo)，希望本文能夠給初學(xué)者或者對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品感興趣的同學(xué)帶來(lái)幫助！因掌握深度有限，本次分享若有錯(cuò)誤、疏漏之處，歡迎各位看客老爺隨時(shí)拍磚~

認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)，指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

上面這段話是百度的官方解釋，在初次學(xué)習(xí)的時(shí)候我也是云里霧里，為什么會(huì)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)？為什么要使用大數(shù)據(jù)呢？在這里我給大家再通俗的解釋一下：

起初，數(shù)據(jù)量很少的時(shí)代，通過(guò)表格工具、mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（二維表數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)逐行插入）就能夠解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問(wèn)題。

但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，產(chǎn)品以及用戶的激增，產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)?？紤]到長(zhǎng)足發(fā)展，公司會(huì)對(duì)產(chǎn)品、用戶相關(guān)的原生數(shù)據(jù)、埋點(diǎn)數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就無(wú)法滿足需要，只能通過(guò)行式、分布式等數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)（HBASE、hive等，能夠?qū)崿F(xiàn)集群化，及分配到多臺(tái)主機(jī)上同時(shí)計(jì)算）。

認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)可視化

有了數(shù)據(jù)之后，對(duì)數(shù)據(jù)分析就是成了最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，我公司的分析師就曾對(duì)我說(shuō)過(guò)一句話：數(shù)據(jù)分析主要對(duì)整體分析，而不執(zhí)著于特殊的個(gè)體數(shù)據(jù)，這樣才能夠給產(chǎn)品提供宏觀、有效的參考價(jià)值。

海量的數(shù)據(jù)讓用戶通過(guò)逐條查看是不可行的，圖像化才是有效的解決途徑。少量的數(shù)據(jù)可以通過(guò)表格工具生成圖表、透視表的方式進(jìn)行分析，但是大數(shù)據(jù)的分析就需要借助專門的可視化工具了，常見的可視化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有數(shù)等。

大部分商用數(shù)據(jù)可視化工具的計(jì)算、圖表展示雖然比較強(qiáng)大，但是卻無(wú)法做到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)快速生成，數(shù)據(jù)也多為push（固定的范圍）的方式，有時(shí)候數(shù)據(jù)還需要二次加工滿足可視化產(chǎn)品的規(guī)則（商用產(chǎn)品多考慮通用性，無(wú)法適用于所有企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)范）。

除此之外，現(xiàn)在很多圖表插件的開源化（如：Echart、GoogleChart），以及行業(yè)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)安全性等的考慮，越來(lái)越多的公司也開始進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的私有化部署。

數(shù)據(jù)可視化的實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品（系統(tǒng)）的結(jié)構(gòu)框架主要分為三層：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)計(jì)算層、數(shù)據(jù)展示層。

1. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層在開頭已經(jīng)和大家說(shuō)過(guò)了，在數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品（系統(tǒng)）中，既支持常規(guī)數(shù)據(jù)（MySQL、CSV等）可視化，也支持大數(shù)據(jù)（hive、HBASE等）的可視化，滿足日常分析人員定性、定量的分析。

在考慮到數(shù)據(jù)安全的因素，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)還會(huì)與權(quán)限管理相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)不同角色的人員只能訪問(wèn)指定的數(shù)據(jù)（未來(lái)有機(jī)會(huì)再分享）。

2. 數(shù)據(jù)計(jì)算層

這里的計(jì)算不是平時(shí)所說(shuō)的聚合、排序、分組等計(jì)算，解釋之前我們先了解一下數(shù)據(jù)分析的工作流程吧：

• 產(chǎn)品/運(yùn)營(yíng)人員提出數(shù)據(jù)需求，如“APP一周留存 ”；
• 分析師確認(rèn)需求后需要明確本次分析需要的字段及分析方式；
• 數(shù)倉(cāng)人員提供整理后的表格（數(shù)據(jù)模型，多張表join后合成的中間表）；
• 分析師基于數(shù)據(jù)模型進(jìn)行可視化分析。

數(shù)倉(cāng)提供的數(shù)據(jù)模型主要分為增量、全量數(shù)據(jù)，不能直接對(duì)某個(gè)較長(zhǎng)范圍的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，舉個(gè)例子1月1日、1月2日兩天都產(chǎn)生了數(shù)據(jù)，增量、全量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式效果如下：

以上述舉例的“APP一周留存”，就需要每天計(jì)算一下隔日留存，才能夠基于每天的隔日留存計(jì)算出一周的留存。分析師每天會(huì)有很多任務(wù)，大量的基礎(chǔ)計(jì)算（如每天的隔日留存）就可讓電腦自動(dòng)完成，這里就需要依賴調(diào)度功能（你可以理解成一個(gè)自動(dòng)運(yùn)行公式的工具）。

通過(guò)以上內(nèi)容，我們可以得到多表關(guān)聯(lián)、定時(shí)計(jì)算就是計(jì)算層的主要功能。

3. 數(shù)據(jù)展示層

數(shù)據(jù)展示層分為兩部分：

一部分是對(duì)看圖人的可視化，看圖人包括：產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、高層主管等。根據(jù)需求方的要求，將數(shù)據(jù)用適合的圖表呈現(xiàn)，比如，趨勢(shì)相關(guān)用折線圖、數(shù)據(jù)明細(xì)用表格、留存用漏斗圖……

另一部分是對(duì)作圖人的可視化，作圖人主要是分析師。讓分析師用可視化的操作，來(lái)代替盡可能多的SQL語(yǔ)句輸入。常見的可視化工具中，可以快捷得將數(shù)據(jù)模型中的字段拖拽到維度/度量（可理解為X、Y軸）中。

tableau圖表編輯面板

通過(guò)可視化產(chǎn)品（系統(tǒng)）結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，我們不難看出，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的操作過(guò)程包括：數(shù)據(jù)連接（存儲(chǔ)）、制作數(shù)據(jù)模型（計(jì)算）、制作圖表（展示）。這也是當(dāng)下常見數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品操作流程：

更好的數(shù)據(jù)可視化

我們數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品項(xiàng)目組在需求立項(xiàng)時(shí)有一句口號(hào)：數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、流暢高于一切！

這也是每次分析師完成可視化表格后，都會(huì)與需求人員進(jìn)行數(shù)據(jù)校對(duì)的原因。以免引發(fā)未來(lái)分析的誤判，給部門甚至公司帶來(lái)不必要的損失。

相信大家都有這樣的情形吧，你正在編輯某個(gè)文件時(shí)，系統(tǒng)或軟件突然卡住，當(dāng)時(shí)的內(nèi)心是不是很抓狂呢？圖表加載、篩選后的響應(yīng)時(shí)間也是我們一直關(guān)注的問(wèn)題，這也是可視化產(chǎn)品用戶粘度的重要指標(biāo)之一。

隨著市場(chǎng)上可視化產(chǎn)品不斷增多，差異化的功能就可能會(huì)在殘酷的競(jìng)爭(zhēng)中幫助產(chǎn)品突出重圍：如Tableau的強(qiáng)大的圖表樣式編輯功能；Quick BI的分析報(bào)告功能（引用圖表生成報(bào)告）；有數(shù)的大屏展示功能。

還有一些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展示的功能也日益成為某些情境下的剛需，例如每年天貓雙十一都會(huì)有一個(gè)實(shí)時(shí)看板展示訂單達(dá)到了多少億。

結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品又會(huì)朝著哪個(gè)方的發(fā)展呢？我們還在摸黑走過(guò)困難重重的道路，也在多次的試錯(cuò)中找到了一些方向。

產(chǎn)品之路道阻且長(zhǎng)，至少，我們不是在單打獨(dú)斗……

#專欄作家#

兮兮，微信公眾號(hào)：孤身旅人（ID：gushenlvren），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注人工智能、toB產(chǎn)品、大文娛等領(lǐng)域。

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