数据可视化无处不在

    数据，这个世界上最重要的新型资源，正在以一种我们几乎无法预测的方式改变着我们的生活。数据无所不在，它渗透到了我们生活的每一个角落，从决定我们购买什么商品，到预测未来的气候变化，无一不在数据的影响之下。

    步入大数据时代，各行业对数据价值的重视程度与日俱增。要想把数据价值发挥出来，需要对数据进行采集、聚合、分析、数据可视化，而数据可视化作为数据价值的最直观体现，已成为日常办公、应急处理、指挥调度、战略决策等场景下必不可少的一部分。  

数据可视化项目需求

    当你在做一个可视化系统的建设开发时，是不是经常会面临来自客户的挑战：
    “这个大屏是要跟领导汇报的，一定要设计的酷炫，明天你交一版设计稿给我看看，本周内我希望就能开发完上线。”
    “这张屏左上角的这个数据指标换成另一个吧，另外这个整体色调太暗了，再调亮一些，领导一会儿就要到了，你能10分钟换好吗？”
    “我这里现在还没有协调好服务器资源，你能不能先找个地方临时部署一下，我们等着用。”
    “什么，你是在SAAS环境下开发的？我这里的数据可不能让你在外网直接访问哈，安全是第一位的。”
    “我这里已经有一家供应商在做大屏开发了，你这块的内容需要嵌入到他们的大屏中去哈。”
    ……
    是不是已经崩溃…说好的契约精神呢，为啥需求总是层出不穷，为啥总是时间紧任务重，为啥总是会面临各种突发状况。先别沮丧，收拾好心情，让我们先来复盘一下，在承接数据可视化类的系统任务时，到底会遇到哪些常见情况呢？

1.    效率类问题 ：做过项目的同学都知道，大部分项目几乎都是在压榨工期，大部分客户也不具备技术知识，他并不知道开发一张大屏到底需要多久时间是合理的，叠加甲方爸爸的心态后，一周搞定似乎成了大屏开发的底线。此时如果还用传统的产品同学准备数据+UI同学设计+前端同学还原+后端同学接口开发的模式显然是不能满足进度需要的。

2.    质量类问题：这里所说的质量不是指产品开发设计缺陷，而是指客户眼中的“质量”，即大屏是不是够酷炫，有科技感，能不能在领导面前露脸，如果你没有一些储备，完全从0到1开发一个“高质量”大屏无论是成本还是时效都无法达成，这个时候，一本烂熟于心的菜谱就显得尤为重要了，既能显得你有经验，又能在一定程度上实现需求引导，拿出菜单让用户自己选吧，总有他喜欢的菜式。当然，笔者认为好的可视化平台的设计还是应该追求视觉效果和实用性之间的平衡，而不是一味追求酷炫。

3.    环境类问题：云部署还是本地部署，因为成本和安全因素的考量，成为了一个永恒的选择题。按照客户实际使用的需求，可视化工具的使用和交付大致可以分为以下3种环境情况：

• 云端配、云端看：在云端进行大屏搭建，并直接在云端发布，客户直接访问云端发布后的链接即可，此类交付形态成本较低，但会受制于一些条件限制，比如数据能否允许云端直接访问问题。
• 本地配、本地看：纯私有化交付模式，将可视化产品或工具进行本地私有化部署，并在本地直接进行大屏发布。此类交付形态成本较高，因为需要直接买断可视化工具产品，但好处是彻底实现大屏自由，一次投入终身受用，非常适合有动手能力的客户，比如大中型企业数字化转型自用，或重度对外交付型集成商。
• 云端配、本地看：对于最终客户来说，大部分都是希望私有化部署的，但又不想高成本购买一个可视化工具，毕竟客户最终需要的只是配好的那张“大屏交付物成果”，于是又产生了第三种交付模式，即在云端进行大屏搭建，并将“大屏交付物成果”进行本地私有化部署，而非产品工具本身。此类交付形态成本适中，且很好的回避了上述两种模式的缺点，在实际项目使用时较为常见。

5.    安全类问题：应对上述的3种交付模式，对应也要解决相关的安全问题，安全的问题很宽泛，在大屏交付这类场景下我们重点关注的是访问授权问题（如发布的大屏链接需要做授权访问控制）和数据隔离问题（如云端配屏时不想暴露本地数据源），其它通用类安全问题不在本次讨论之列。

6.    技术类问题：客户的需求是无法穷举的，即便可视化交付看起来已经很成熟，但总有需要额外开发的工作，比如特殊的自定义组件、对于大屏的特殊控制等。此外，项目交付往往是一个系统性工程，大部分情况下会牵扯到多家供应商，所以即便你只是交付一个大屏，可能也会涉及到和其它公司的系统进行集成或被集成。

数据可视化工具选型

    上述这些项目需求说起来简单，但实际做起来还是较为复杂的，如果是按照瀑布式开放的模式，每个项目都去从0到1做定制开发，估计已经不堪重负了，且大概率项目利润为负。因此，通过拖拉拽方式即可实现大屏低代码甚至零代码交付的可视化生产工具开始如雨后春笋般不断涌现。

    市面上做可视化工具的公司很多，总体来说分为两个阵营，一个是以阿里dataV、京东莫奈等为代表的互联网大厂，另一类是以帆软、优诺、51World、易知微easyV等为代表的专业做可视化的公司。两类阵营的产品特点区分非常的明显，互联网企业提供的可视化工具一般都会在云官网市场将可视化工具作为产品之一进行推介，可以为需求方提供从云资源、云开发环境再到数据应用的一揽子解决方案，而专业可视化公司则一般力求在产品力上做到有自己的特点，往往会凭借提供更为丰富的产品服务来产生价值。仅从产品功能上来讲，因为可视化数据相对发展也已经比较成熟，各家可视化工具能力大同小异，但在一些项目需求（不一定是产品功能需求）的匹配度上，通过更多项目历练的工具往往会显得更具匠心。

    笔者在这里简单罗列了一下这些可视化工具的产品及服务形态，如上文所言，因为可视化工具相对发展已比较成熟，本文不会就产品功能细节进行对比，仅就前文罗列的一些项目典型需求匹配度来进行客观比对，如有不实或理解不到位的地方希望各位看官给予指正。具体比对细节见下图：

    在利用SAAS可视化平台配置可视化项目的过程中，通常会遇到一个数据安全性的问题。即数据源一般都在本地，而在云端进行大屏配置时，正常是访问不到内网数据源的，即便通过架设跳板机来解决可访问性问题，但没有解决安全的问题，因为项目实施方或客户并不愿意把本地数据源的连接信息放置到任何一家SAAS环境的可视化平台中。此时，数据代理服务的重要性就体现出来了，通过在跳板机上部署数据代理服务来连接本地数据源，并将数据源连接信息进行加密处理，远端SAAS可视化平台只需要访问数据代理服务存储的秘钥信息即可，而无法看到真实的数据源连接地址，从而最大程度的保证数据的安全性。但笔者测试了以上多款可视化平台，仅阿里DataV和京东莫奈具备此能力。

    整体来看，互联网大厂产品因为有自身云平台能力加持，均已SaaS产品服务为主。其中阿里DataV的产品成熟度最高，模板也最为丰富，但对应价格也确实较贵，尤其是“屏资源包私有部署”模式，价格起点较高；华为DLV不是其核心产品，模板较少且二开能力支持相对弱一些；腾讯RayData胜在模板资源足够丰富，但对项目交付类需求支持度有一些天然短板；京东莫奈相对来说能力较为均衡，没有特别出彩的点，但该有的能力全部都有，尤其是其具备上文提到的数据代理服务能力非常吸睛，且在价格上也基本是主打性价比。

    相对而言，专业可视化公司因为缺少云平台支撑，部分产品会选择以私有化部署为主，如帆软和DataHunter，其中帆软主打优秀的产品设计体验，但仅能进行私有化部署，企业自用完全无问题，若对外想要轻量交付项目的场景，则个人不是特别推荐。DataHunter和帆软较为类似，可以自用但也不适合对外轻量交付项目。至于镝数图表，个人感觉其定位是给可视化内容设计公司的，其动态图表是一大特色，做出来的图表效果非常不错，但只支持接入本地静态数据，适用范围就窄了许多。最后提一下易知微EasyV，作为可视化老牌公司，实力确实不俗，EasyV主打丰富的素材市场，这一点是上述评测的几款可视化平台中做的最好的，已经形成了较为成熟的素材市场生态共建模式，产品体验也做的不错，可谓是新手必备。

    最后谈一下价格因素，整体感觉专业可视化公司性价比普遍低于互联网企业，当然，各家产品均有差异化的会员体系，不同等级会员对应不同的服务价格，具体细节大家可以上各自官网进行详细比对，我这里也只是列出了各自产品主打版本的价格。

结语

    综上所述，没有绝对完美的可视化工具，根据个人需求进行选择即可。就笔者个人的使用体验及各类因素综合考量，如果是第一次使用，可考虑使用京东莫奈可视化平台。该产品是京东科技历时4年不断打磨的一款工具型产品，有大厂资源加持，支撑了京东内部500+项目交付，积累了大量的大屏模板和各类可视化素材，且对于本文提到的各类项目需求均有很好的支持，最重要的是在一众大厂平台中，该产品价格优势明显，即便对比非大厂平台，也有很好的性价比。产品于近期才在京东云官网上架，可免费试用，也有较多的优惠活动，有项目需求的同学可以试试看，可自用，也可用于交付，此外，京东云还有推客返佣政策，注册成为京东云推客帮助推广获取返佣都是可以的哦。

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