数字时代下，数据本身就是价值，而数据可视化的诞生则让数据价值最大化。通过高效统计数据、直观的展示数据，为销售分析、运营数据、交易数据等场景提供精准决策依据。毫不夸张地说，数据可视化已成为企业运营分析的标配工具。
企业如何建立自己的可视化分析系统？怎样通过可视化分析释放数据的最大价值？
1.
项目背景
客户为国内知名的金融期货交易平台，是一个对数据极其敏感的行业。数据的统计效率、呈现效果，交易数据、价格走势等都将对平台带来很大的影响。为了覆盖不同用户的操作系统和设备，客户需要实现一体化展示效果，提高数据传达的精准度和数据分析体验。
2.
客户痛点
对于金融期货交易平台而言，每天都要面对巨大体量的多维度数据，包括收盘信息、交易数据等。传统的可视化呈现效果在灵活性、直观、精准方面表现不足，不能通过数据快速深入观察与分析。
一、数据洞察效果差
传统的可视化手段无法清晰、高效地传达数据重点，从而无法洞察数据的多维度价值，不能支撑高效决策。
二、多端兼容性一般
客户方具有多系统、多种设备等特性，传统的可视化方案在适配性、展现效果方面不能满足需求。
3.
解决方案
一、匹配业务场景的框架
基于对客户的业务场景分析，完成六大功能模板设计，各独立模板数据清晰直观、通过数据对比和分析高效完成决策。
二、自动适配的底层架构
为了解决客户多系统、多终端的客观情况，项目采用B/S架构进行展示，支持通过浏览器直接访问。
三、灵活直观的图表设计
客户数据体量较大，涉及风险监测、交易监测、违规行为监测等多个维度，需要基于“可视化为了更好的服务数据分析”的理念完成3D图表定位与设计。
4.
项目展示
图表设计
根据不同场景对数据的核心诉求进行更直观、更精准的数据图表设计，数据展示一目了然。
风险监测
市场风险监控版块，包含行情波动监测、市场规模监控、资金风险监测等。
交易行为监测
交易行为监控监测版块，覆盖价格波动、舆情监控、预警等与交易相关的可视化内容。
市场主体监测
根据区域分类、客户分类、做市等维度对市场主体进行监控监测。
违规监测
实时监测违规违约行为，对异常事件告警并记录归档，便于处理和复盘。
5.
技术架构
开发层面：前端开发基于目前互联网行业主流的前端开发框架vue2.x来进行基础代码的开发，整体项目使用vue官方的vue-cli3.0完成框架构建，并采用echarts4.0插件来实现图表数据可视化的开发。另外，配合vue周边的插件行业中称为vue全家桶的整体解决方案来进行项目的开发。
技术层面：数据对接方式采用行业标准的基于HTTP协议的ajax数据请求方式，由此来实现前后端分离的开发形式。
6.
项目总结
数据可视化利用人类视觉的快速感知特点，轻松地将数图表转换为洞察力。通过数据趋势发现趋势，并完成精准决策。
本项目中，我们快速分析客户的数据展示需求，匹配客户的业务目标，完成3D图表设计优化和适配性更佳的技术架构，满足客户对数据监测、分析、可视化呈现、决策的闭环需求。
