在过去很多人都没有可视化分析这个概念，因为一般就是和excel打打交道。但是随着大数据时代的到来，数据量和数据复杂性增加，这个时候不再是excel能够解决，也不是只看数据就能够让人做出决定的时代了，人们越来越需要大数据可视化分析，可视化分析可以将复杂的分析结果以丰富的图表信息的方式呈现给大家，帮助大家更好的去梳理庞杂的大数据。但是关键问题是那么我们又该怎么样进行大数据可视化分析呢？

从实施的步骤上来说，我们可是把大数据可视化分析分为四个步骤：

• 需求分析
• 建设数据仓库/数据集市模型
• 数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
• 建立可视化分析场景

我们将以这四个步骤为主线谈谈究竟怎么实现大数据可视化分析：

需求分析

需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。

建设数据仓库/数据集市的模型

数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。

数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)

数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。

建立可视化场景

建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

一般的大数据可视化分析是离不开这四个步骤的，那是不是每个步骤都需要用不同的软件来实现呢？

其实不然，现在市面存在很多的大数据可视化分析软件可以统一实现以上全部的步骤，以国内市场占有率第一finebi为例，看看它如何实现这些步骤的：

finebi具有从数据准备-数据处理-数据分析-数据共享这一整套完成大数据可视化分析的流程的核心功能，不仅如此，其可视化实现的步骤只要用拖曳就可以了，完全不费劲，可以给大家看看用拖曳进行大数据可视化分析做出来的驾驶舱，是不是一看就很高端！

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