实时数据可视化：如何通过图表和交互式可视化来更好地展示实时数据分析结果

作者：禅与计算机程序设计艺术

数据驱动业务变革，全新的实时数据可视化方式呈现需求增加

随着互联网公司和组织不断释放敏捷精神、大数据时代的到来，企业的数据管理能力也在逐步提升。但这一过程所需要的工具和能力却越来越多，包括数据采集、清洗、存储、分析、挖掘和运营等各个环节都要用到数据的处理、分析和展示功能。数据的管理并不是一个简单的事情，而是涉及面广、技术复杂、流程繁琐的任务。而作为一名数据分析师、数据工程师或数据科学家，如何利用数据进行业务决策和创新性产品的研发？如何让企业掌握实时的业务信息，帮助决策者做出更好的业务决策？这些问题在移动互联网、大数据、人工智能领域都被提起过，而现有的实时数据可视化技术并不能很好地解决这些问题，因此很多数据分析师、数据工程师和数据科学家只能从数据中获取一些有价值的信息，然后借助人工的方式进行业务分析，这对业务的快速响应和转型都带来了巨大的挑战。

据调查，目前国内外有近千家企业正在使用可视化技术来进行数据分析，并取得成功。其中比较流行的有Oracle的PaaS平台Data Storyteller和微软的Power BI。然而，这些平台仅支持少量数据的展示，缺乏灵活性。另外，还有一些平台是由商业公司运营，价格昂贵。因此，如何构建能够满足企业不同需求的可视化系统成为一个亟待解决的问题。

本文将讨论如何构建具有高扩展性、灵活性、易用性的实时数据可视化系统，以及如何对其进行部署。文章主要基于以下几个方面：

1. 数据源：数据可视化系统需要能够实时从各种数据源（如业务系统日志、数据库数据）获取实时数据。
2. 可视化组件：数据可视化系统应具有丰富的可视化组件，如柱状图、折线图、饼图、雷达图、地图等，能够根据不同的分析目的进行选择。
3. 交互组件：数据可视化系统还应具有强大的交互组件，如鼠标悬停、点击等，能够提供详细的数据分析、提示和建议。
4. 自动刷新机制：数据可视化系统需要具有自动刷新机制，能够根据用户设定的刷新频率，实时更新数据可视化界面。
5. 实时同步：数据可视化系统应能够实时同步数据，用户可以随时查看最新的数据变化情况。
6. 模板：数据可视化系统需要能够保存和分享模板，能够方便地制作定制化的可视化报告。
7. 权限控制：数据可视化系统需要实现灵活的权限控制机制，确保数据安全。
8. 适配不同设备：数据可视化系统应能够兼容PC端和移动端浏览器，方便企业进行跨平台数据可视化。
9. 弹性伸缩：数据可视化系统应具备弹性伸缩能力，能够快速响应业务变化，提升效率。
10. 性能评估：数据可视化系统需要进行性能评估，保证系统运行稳定，避免服务中断。

2.基本概念术语说明

数据收集、清洗和存储

数据采集、清洗、存储是构建数据可视化系统的基础环节，它是从企业内部或者第三方数据源中获取最原始的数据，然后进行必要的清洗工作，如缺失值填充、异常值检测、去重、分类、归类等，最后才存入数据仓库或云端进行长久存储。目前，有些公司采用开源工具ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana），能够轻松搭建数据采集、清洗、存储和可视化系统，降低数据可视化的门槛。但是，对于企业来说，可能没有足够的时间、资源、经验来部署这样的系统，所以，如何更简单地搭建自己的数据采集、清洗、存储、可视化系统就显得尤为重要。

一般来说，数据采集、清洗、存储可以分为以下几个步骤：

1. 目标选取：决定数据可视化系统需要收集哪些数据，这些数据来自哪些源头？
2. 采集方式选择：决定采集的方式，比如日志文件、数据库、消息队列等。
3. 数据清洗：清洗阶段包括数据类型转换、空值补充、重复值删除、异常值判断等。
4. 分类存储：按照不同目的划分数据，如业务指标、运营数据、业务日志等，分别存入不同的数据仓库或云端数据库。

其中，数据仓库是一个独立的存储库，用于存放企业所有的原始数据。它的特点是结构化、宽表、冗余、查询速度快，适合存放原始数据。云端数据库是一种高度安全的数据存储方案，它支持海量数据、异构数据、多样化数据、分布式数据等，适合存储业务数据。数据仓库和云端数据库之间通常会有ETL（抽取-传输-加载）工具来进行数据同步。

除了上述的基础环节，数据可视化系统还需要具有以下两个主要特征：

1. 动态更新：数据可视化系统需要能够实时更新数据，如每隔几秒、每天一次等。
2. 分析意图：数据可视化系统应该能够将多个数据源的数据进行关联分析、聚合分析、比较分析等，最终呈现分析结果。

可视化组件

数据可视化系统应具有丰富的可视化组件，如柱状图、折线图、饼图、雷达图、地图等。每个组件都能够清晰地呈现数据，方便分析人员理解数据之间的关系。由于组件众多，所以，如何对这些组件进行组合、布局、配置、参数调整，是数据可视化系统设计、开发和部署中的关键问题。

可视化类型

柱状图

柱状图是最常用的一种图形表示形式，它能够显示一段时间内的数据变化趋势。它包含两条轴：水平轴（X轴）表示某种维度，如时间、项目、维度等；垂直轴（Y轴）表示某个指标的值。柱状图的高度代表数据的值，颜色则用于区分数据的差别。柱状图通常用来表示数量数据、类别数据的占比。

折线图

折线图又称直线图，它是一条曲线，通常用于表示时间序列数据。它包含两种轴：横轴（X轴）表示时间，纵轴（Y轴）表示某一变量的值。折线图通常用来显示连续型或离散型数据，如按时间排列的统计数据。

饼图

饼图是通过切片绘制的图形，它主要用于呈现占比数据，即不同类别或维度的数据比例。饼图最主要的特征是其切片的面积等于对应的数据量大小。饼图可以单独使用，也可以与其他图表一起使用，如柱状图、折线图、热力图等，展现更加丰富的数据信息。

雷达图

雷达图是一种特殊的面积图，它主要用于呈现多维数据，用于呈现不同维度的数据之间的相关性。它包含多个圆盘，每个圆盘面积大小与对应维度的数据大小成正比。雷达图通常使用不同颜色来区分不同的数据组，并附带标签、数值信息。

地图

地图是可视化系统的一个重要组件，它用于显示空间数据。地图通常使用符号、线条、色彩等元素，将不同位置、事件和数据关联起来，通过视觉化的方式展现出来。地图可以配合其他可视化组件使用，如柱状图、折线图、热力图等，进一步呈现数据信息。

可视化组件的选择

目前，有很多开源数据可视化工具可以满足数据可视化的需求。如Tableau、Microsoft Power BI、Google Data Studio、QlikView等。这些工具可以非常便捷地构建数据可视化系统，并可自由地自定义样式、图形和交互元素。然而，这些工具的定制能力较弱，只能满足一定场景下的需求。因此，如何更好地选择合适的可视化组件、布局、配色、动画效果等，同样是数据可视化系统设计的关键问题。

交互组件

为了能够帮助数据分析师和决策者更好地理解数据，数据可视化系统还需要具有强大的交互组件，如鼠标悬停、点击等，能够提供详细的数据分析、提示和建议。这些交互组件能够帮助分析人员了解细节，并有效地优化数据可视化结果。

一般来说，数据可视化系统中的交互组件可以分为以下五类：

1. 筛选器：用于过滤数据，分析人员可以通过选择特定的条件，来查看所需的数据信息。
2. 分组和排序：当数据项很多时，可以将数据分组，同时还可以根据相关性或维度进行排序。
3. 拖拽和缩放：通过拖动或缩放的方式，来浏览数据，能够快速定位到感兴趣的区域。
4. 提示信息：当鼠标悬停于某些数据上时，可以提供相关的提示信息，如数据分布、平均值、变动幅度等。
5. 动画效果：当数据发生变化时，可以通过动画效果，来更容易观察数据变化的趋势。

自动刷新机制

数据可视化系统需要具有自动刷新机制，能够根据用户设定的刷新频率，实时更新数据可视化界面。该机制的作用是确保数据可视化系统实时反映最新的分析结果。

自动刷新机制一般采用轮询或推送机制。轮询机制是指数据可视化系统周期性的请求服务器，获得最新的更新数据。这种方式需要消耗服务器的资源，并且不及时反馈数据变化，可能会造成卡顿、丢包等问题。而推送机制是指数据可视ization系统向服务器发送请求，并接收到服务器端的通知后，再更新本地数据。这种方式能及时反馈数据变化，但需要考虑推送协议、网络延迟、安全性、稳定性等问题。

实时同步

数据可视化系统应能够实时同步数据，用户可以随时查看最新的数据变化情况。数据实时同步需要考虑以下几点：

1. 连接方式：数据可视化系统需要支持长连接、短连接等多种连接方式。长连接需要能够保持持久连接状态，能够快速响应客户端的数据变动。短连接则不需要保持持久连接，客户端只需在收到服务器响应后，重新订阅数据即可。
2. 流程设计：数据实时同步通常需要设计良好的流程，包括连接初始化、数据订阅、数据回传等步骤。
3. 数据加密：数据实时同步过程中需要考虑数据加密问题。加密可以防止数据泄露，提升数据安全性。
4. 错误处理：数据实时同步过程中需要考虑各种错误，如网络故障、客户端离线等。

模板

数据可视化系统需要能够保存和分享模板，能够方便地制作定制化的可视化报告。模板是可视化系统中重要的组成部分，通过预先定义好的图表样式、交互行为、数据计算等，能够快速生成具有特定目的的报告。模板可以通过HTML、CSS、JavaScript、Python等语言进行编写。

权限控制

数据可视化系统需要实现灵活的权限控制机制，确保数据安全。权限控制可以使数据可视化系统能够提供不同的访问级别，如公开可见、仅自己可见、部分可见等。权限控制功能能够帮助企业将不同级别的数据共享给不同的用户群体，确保数据安全和隐私。

适配不同设备

数据可视化系统应能够兼容PC端和移动端浏览器，方便企业进行跨平台数据可视化。这样做的原因有二：一是数据可视化系统能够帮助企业更好的了解自己的业务，提升竞争力；二是企业可以根据客户的使用的平台，选择不同的可视化系统。

弹性伸缩

数据可视化系统应具备弹性伸缩能力，能够快速响应业务变化，提升效率。弹性伸缩技术能够自动地添加或删除服务器节点，以满足数据可视化系统的负载增长或减少。弹性伸缩可以解决硬件、软件、网络资源的不断增长问题，帮助数据可视化系统快速适应业务的发展方向。

性能评估

数据可视化系统需要进行性能评估，保证系统运行稳定，避免服务中断。性能评估包括硬件配置、系统架构、系统参数、负载测试、错误日志、监控指标等方面。通过对性能指标的监控、分析和预警，能够快速发现和解决系统的性能瓶颈，提升系统的可用性。