浅析大数据可视化分析平台如何搭建?如何搭建大数据分析平台？

本文讲述了浅析大数据可视化分析平台如何搭建?如何搭建大数据分析平台？

面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。

在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。

建设企业的基础数据中心，构建企业统一的数据存储体系，统一进行数据建模，为数据的价值呈现奠定基础。同时数据处理能力下沉，建设集中的数据处理中心，提供强大的数据处理能力；通过统一的数据管理监控体系，保障系统的稳定运行。有了数据基础，构建统一的应用中心，满足业务需求，体现数据价值。

随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台，归根到底是构建企业的数据资产运营中心，发挥数据的价值，支撑企业的发展。

当今社会各地公安机关为改善办案方式,不断引进先进技术来提高工作效率。其中,伴随计算机技术的快速发展,大数据技术和云计算技术在公安机关侦查工作中也不断发挥出重要作用。基于此,对公安大数据情报分析系统的建设现状与应用情况进行研究。

那么如何进行大数据分析与处理呢？

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点。

3. 预测性分析

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有一定的市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，这些问题亟待解决。

针对我国大数据挖掘与分析能力弱、大数据算法应用和综合能力不高等问题，急需开展关键技术的攻关研发与突破工作。其目标是围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论等重大基础研究进行前瞻布局，开展数据科学研究，引导和鼓励在大数据分析的理论、方法及关键应用技术等方面展开探索；加强数据清洗、大数据分析发掘、大数据可视化等领域关键技术攻关；围绕多源异构数据分析，针对视频、文本等多种数据类型，研究大规模机器学习的基础和创新方法，依托合作支撑单位开展面向大数据分析的全流程框架和工业标准的设定、大规模数据分析系统平台的搭建；针对多项代表性应用的大数据分析应用平台进行设计和优化，注重大数据分析理论和系统的源头创新，提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力；切实和有效地突破目前我国在大数据分析和应用方面的技术瓶颈，形成一整套具有国际影响力的大数据分析系统软件，推动我国大数据产业的发展。

通常来说，企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。

同时，随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用。

所以大数据分析平台的建设就十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。

这里先分享一份企业大数据平台建设方案，从目前中国企业数据处理现状、目标、整体规划建设等方面，其中包含生产、营销、财务、库存四个模块方案介绍。点击下方卡片链接，可直接获取：

一、神秘的大数据分析平台究竟是什么？

通俗一点说，数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理，包括系统数据、业务数据等等，在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示。

因为数据分析平台涉及的组件众多、功能复杂，如何将其有机的结合起来是其建设过程中最关键的核心。我们不妨以某集团的数据分析平台为例，来看一下具体的数据分析平台架构是什么样的：

在搭建数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能，以上图为例从下至上可分为四个层次：

数据采集层：底层就是各种数据源，主要是对企业底层数据的采集和解析，将零散的数据整合起来，包括企业的核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等等，通常有传统的ETL离线采集和实时采集两种方式

数据储存和处理层：有了数据底层的数据，然后根据需求和场景的不同进行数据预处理，储存到一个合适的持久化储存层中，比如说OLAP、机器学习、数据库等等

数据分析层：这里就要用到报表系统和BI分析系统，比如FineBI和FineReport，这一层主要是对数据进行简单加工，然后进行深层次的分析和挖掘。

数据应用层：根据业务需求不同划分出不同类别的应用，主要是对最终的数据进行展示和可视化，如上图的数据报表、仪表板、数字大屏、及时查询等等。

总结来说，企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台，企业构建大数据平台，归根到底是构建企业的数据资产运营中心，发挥数据的价值，支撑企业的发展。

二、数据分析平台真的有必要吗？

在企业在进行数据分析平台建设之前，经常会有一个疑问：企业数据系统每天都在正常跑数据，业务系统也都正常稳定，那我们还需要数据分析平台吗？

答案是当然需要，在实际的企业数据管理中，业务系统往往不是单一的，而是多源的。业务人员看似每天都在用业务数据，但实际上彼此的数据都是相互割裂、不打通的，如果想要实现数据分析，就要从多系统中取数，然后手动整合分析，这个显然是不能靠人力就能做到的。

这就叫做数据孤岛，这个问题的难点在于需要跨数据源进行分析，不同数据源之间的对接很难打通；其次，企业的数据一定是海量的，有的还需要二次加工，如果没有数据分析平台的支撑很难实现。

另外从企业业务系统的角度看，我们如果把数据分析的工作直接单独放在业务系统上，一来系统的性能支撑不了这么耗费资源的事情，系统压力会很大，二来随着数据的积累，单独的业务系统很难承受大数据量的处理，所以重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。

所以，一个数据分析平台的出现，不仅可以承担数据分析的压力，同样可以对业务数据进行整合，也会不同程度的提高数据处理的性能，基于数据平台实现更丰富的功能需求。

三、数据分析平台建设流程

数据分析平台的建设流程基本上可以从数据分析流程来理解，比如数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化等等，一般的大数据平台都会包括这些流程，叫做一站式大数据平台。

这里要注意一点，很多企业通常把基础数据平台建设错以为是一站式数据平台，二者最大的区别就在于架构上有没有实现业务探索式分析。

一站式数据平台架构有很多类型，现在比较流行的是自助式分析，也就是主动式的企业数据分析平台，让业务人员直接参与数据分析，借助于BI平台充分探索分析数据，并能将庞大的任务分解为小任务处理。

简单梳理一下自助式数据分析平台的具体建设流程：

1、数据采集

企业数据从产生到应用依次经过了数据产生、数据存储与处理、数据应用三个阶段，由业务系统产生的数据经过ETL加载到数据仓库，并在数据仓库中进一步加工处理后进入BI工具，最后通过BI工具实现数据分析与可视化展示。

要想顶层应用良好，那么底层的数据建设就相当重要，所以自助式数据分析平台建设的第一步就是要搭建数据仓库。如上图所示，一般来说，数仓在技术上采用三层架构设计：ODS、DW、DM。

ODS全称是Operational Data Store，即操作数据存储。它是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的ETL之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。

DW全称是Data Warehouse，即数据仓库，是数据仓库的主体。在这里，从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。

DM全称为Date Market，即数据集市或宽表，也可称为或DWS。DM层为面向最终应用的主题层，一般依据前端报表/业务包需求进行设计，对DW层明细数据进行多表关联，用于提供后续的业务查询，其主要作用是提升报表查询性能。

在经过ETL清洗后的数据就是我们建立BI系统所需要的数据，这时候就需要通过FineBI连接企业的数据仓库。

其次，FineBI中是通过业务包的形式进行数据存储，IT人员基于业务需求将数据进行分类管理，通过设立表间的关联关系和多路径设置来进行数据整合。

这样就得到了企业业务系统的底层数据，但是这些来自不同系统的数据指标基本是混乱的、没有意义的，所以下一步就要对数据进行加工。

2、数据加工

我们整合过的数据往往也是异构数据源中的数据，因此要先对关系数据进行初步的处理，比如说指标的筛选等等，将处理后的表存到业务包中作为数据分析的基础，这就叫做自助数据集。

而FineBI实现自助分析的方法也是通过自助数据集的方式，它就相当于一个数据容器，IT将清洗好的数据放入数据集中，如果业务觉得基础数据不满意，或者是需要进行跨表联用，就可以自主建立数据集，自己进行数据的加工处理。

IT人员创建了数据连接和业务包以后，为业务人员构建BI基础的数据模型，分析用户配置好关联关系，分配好权限和设置好数据更新的频率，提供一层可供业务理解的基础模型。然后业务再在数据集中对这些数据进行进一步的加工处理，比如筛选数据、过滤数据、数据分组汇总、数据行列转行等等，经过加工后的数据就是业务进行分析的最终数据了。

4、数据分析和展示

得到了清洗后的数据，业务就可以进行自助式分析了。FineBI 的可视化探索分析，是面向分析用户，让他们能够以最直观快速 的方式，了解自己的数据，发现数据问题的模块。业务人员只需要进行简单的拖拽操作，选择自己需要分析的字段，几秒内就可以看到自己的数据。

在这一步我们还可以对可视化组件进行OLAP分析操作，比如FineBI如果想要实现国家地图与省份地图的切换，就可以使用钻取功能，将某个特定分组数据按第二维度继续细化的方式。

类似的还有组件放大、组件复原、查看组件过滤条件、组件维度切换、组件跳转、联动设置、组件悬浮、组件标题、组件导出Excel、组件复用等。

四、总结

总的来说，无论是大数据平台的流程，还是业务分析平台的建设，必须要注意保证平台的性能：大数据分析平台的性能一定要保证高效，在数据量激增的情况下可以支撑海量数据分析。

最后，在大数据时代，企业的数据分析平台架构必然向着分布式、可扩展及多元化发展，这样才能通过对数据流程的梳理，去推动公司梳理整个业务体系。

上文就是小编为大家整理的浅析大数据可视化分析平台如何搭建?如何搭建大数据分析平台？

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