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大数据系统可视化，数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。
1.数据存储层
在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。
在考虑到数据因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问的数据（未来有机会再分享）。
2.数据计算层
这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：
产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；
分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；
数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；
分析师基于数据模型进行可视化分析。
3.数据展示层
数据展示层分为两部分：一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图。另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。
通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。
如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。
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