数据中台架构原理与开发实战：数据中台的数据可视化工具与平台

1.背景介绍

概述

如今互联网业务呈爆炸式增长，用户需求也日渐复杂，数据处理能力要求越来越高。大量的数据产生、存储、分析和管理必然会给企业带来巨大的挑战。数据仓库和数据湖作为企业级的基础设施建设的重要组成部分，可以提供数据源头，汇聚和加工各种异构数据源并形成统一的价值信息。然而，对于企业中不同业务线的应用部门，往往需要通过不同的界面或方式才能看到这些数据。比如对于零售部门，可能只能通过APP进行数据的可视化；对于支付部门，只能通过银行APP进行数据的查询分析。因此，如何在公司内部建立起统一且灵活的数据可视化解决方案，成为一个重要的课题。

数据中台（Data Hub）是构建一站式商业智能解决方案的一种技术模式。其关键特征是在线数据集市、统一数据规范和标准、统一数据采集、ETL工具、数据融合、数据服务和数据可视化组件等技术要素结合而成，旨在为不同角色的用户提供统一的、一致的、易用的多维度数据。数据中台的架构设计不仅包括各类数据源的集成和管理，还涉及数据仓库、数据湖、数据街舞池、个人电脑、移动终端、云计算等其他相关技术栈的整合，共同实现快速准确地将海量数据转化为有价值的业务信息。

本文讨论的数据可视化技术要素主要包括：数据接入层、数据集市和门户、数据计算引擎、数据可视化引擎和前端渲染引擎。

数据可视化工具的分类

数据可视化通常分为两个大类，即图表（Charting）和图景（Scientific Visualization）。图表是一个比较传统的类型，由统计学家或者工程师根据可视化需求制作出的图像。由于其简单易懂，能够突出数据的核心信息。另一方面，图景更像科学研究者的产物，利用数学计算和物理模拟技术来呈现数据的三维和四维图像。传统的图表