大家好，我是授权、数据治理专家，专注数据治理20年，数据治理实践者。分享数据治理解决方案和数据治理的实践经验，以后我们会多交流。
今天是第19篇。我们继续讲那些关于数据可视化的事情。
直到现在，几乎每个政府和企业客户都有数据可视化的需求。我也牵头过几个大屏数据项目，也正因为如此，我经常给团队里负责数据可视化产品的同事提很多建议。
但是，我也发现了一个明显的问题。产生的数据大屏效果和UI设计师的风格以及技术同事的代码习惯有很大关系。好不好要看感觉，没有办法完全标准化。但是交付给客户的产品必须是高质量的，所以在亲自盯了几个项目之后，我开始尝试沉淀一些搭建大数据可视化屏幕的方法论。
优秀的设计师和技术开发人员，总能把客户觉得满意、效果不错的数据展示出来，形成规则、模板和方法，在后续的项目开发中重用。即使客户经常提出一些定制开发需求，这些沉淀的方法也能事半功倍。
但有一点，大数据可视化屏幕好不好，取决于数据本身的内涵，数据变化能传达给外界的信息，以及数据背后的故事。而不是那些花里胡哨，五颜六色的视觉大屏组件，如果单纯追求炫酷，只能说捡了芝麻丢了西瓜。
做一个完整的数据可视化大屏，逻辑简单，但是过程繁琐，这里就不详细说了。今天我简单分析几个要点和技巧。如果你想了解更多，可以发私信给我详谈。
搭建大数据可视化屏幕需要哪些步骤？
1.获得结构化和干净的数据。
女人做饭没有米是不可能的。如果你想做一个数据可视化的大屏，第一步是获取结构化、干净的数据。否则再漂亮的可视化也是空里的城堡。不仅仅是可视化，基于数据的分析、模型、支撑风控、营销、运营，没有数据质量的支撑几乎无从谈起。
2.理解数据的含义并定义目标。
另外，可视化的时候很容易陷入一个误区，就是当你得到一堆数据的时候，你并不理解这些数据的意义，所以你只是开始应用图形进行展示，把大部分时间花在美化图表上，完全忽略了数据本身所传达的意义。
开发一个大的数据可视化屏幕，有一个明确的目标非常重要。你首先要知道要传达什么信息，要达到什么目标，这样才能知道选择什么样的呈现形式。
因为不同的图表类型适合表达不同的含义，所以折线图比柱状图更适合比较趋势；要表达比例，饼状图不一定比堆积柱状图好。
3.选择适当的演示形式。
下面列出了各种常用图表和适用场景。
图片来源:视觉语言
4.选择合适的工具。
数据可视化的核心是传递信息。如果你还没想好要传达什么信息，就不要太草率。您可以选择适当的图表稍后显示。
如果企业需要做大数据可视化屏幕，只要搞清楚大数据屏幕是给谁看的，需要传达什么信息就可以了。剩下的就简单了。或者套用模板，或者找广电科技等有数据可视化开发能力的服务商定制开发。
5.这几点也需要特别注意。
避免过度设计，根据数据选择合适的图表类型。
减少过多颜色的使用
避免数据信息过载
减少3D效果的使用
一定要突出数据点。
作者介绍:
牌照，广电科技CEO，数据管理专家。专注数据治理20年，数据治理是实学。分享数据治理解决方案和数据治理实践经验。
