最近啊，可视化数据大屏特别的火，看看淘宝618的就知道了。可视化数据大屏就是以大屏幕为载体进行可视化展示的统称，用可视化数据大屏汇报的话，美观直接而且还很震撼。

那问题就是可视化数据大屏怎么搭建呢，今天也是跟大家谈谈最常见的两种方法：

一、自行开发

基于vue、Echart 框架构建大屏展示模板，网上有很多开源源码。其自带一些动效，比如数据动态刷新渲染、屏幕适应、内部图表自由替换、Mixins注入等功能，这个是前端。后端需要另写一套框架请求数据，一般java。

但是也存在以下的一些问题：

• 数据需求复杂的话，制开发难度会上升
• 上手难度高，前端后端配合困难
• 制作周期比较长，维护成本比较高

二、BI工具

用BI开发大屏，比如帆软的FineBI。能很好解决前端展示和后端数据读取连接的平台。本身提供构建可视化的“画布”（在FineBI里叫仪表盘），拖拽操作，对大屏的和移动设备也提供了一套高效可用的设计模式，构建可视化的成本比较低，上手也比较容易，光这一点就能节约一周的人天。

以帆软FineBI制作可视化数据大屏为例，整个可视化数据大屏搭建可划分为六个阶段。

1.需求调研：大屏硬件是否已有，还是需要采购，大屏所支持的分辨率输出...

2.原型设计：大屏展示什么指标，指标如何布局，一般需要列一个指标清单，和业务方明确。然后图表的样式，可视化的交互功能，如钻取、联动、轮播等。最终根据排版好的内容落地成盒原型图demo。

3.蓝图方案：然后根据原型图进行视觉美化，需要结合屏幕尺寸、分辨率、大屏的风格来设计。对于大屏而言，蓝图方案除了业务、数据、技术、实施方案外，更重要的是对大屏的指标、功能点、预期效果进行整理输出。

4.效果落地：根据蓝图在前端绘制demo，用FineReport就是在设计器决策报表中构建一个个可视化组件。

5.数据处理：数据处理大致分为三步，底层数据处理，前端数据展现，数据校对。根据数据量和实时性需求权衡是否需要做结果表。

• 数据量小（计算简单），准实时，不需要结果表
• 数据量大（计算复杂），准实时，需要结果表。
• 数据量小（计算简单），实时，不需要结果表。
• 数据量大（计算复杂），实时，需要技术方案（如kafka+flink）

6.大屏调试：理论上显卡分辨率和PC端调试分辨率一致的情况下且字体自适应，不需要过多调试，在条件允许的情况下，建议在效果图落地甚至原型图设计阶段就进行大屏预调试。

整体实施下来，一般搭建一个可视化数据大屏也只需要几个人几天的时间就可以。通过BI来搭建是一个很省时省力的方法。

而且不仅是整体的流程省时省力，finebi还提供大量模板。

它作为成熟的企业bi，在不同的垂直领域提炼通用的分析思路和模板，所以用户就可以根据不同行业、不同角色、不同场景，即刻接入企业数据，借鉴行业最佳数据分析实践，快速搭建可视化数据大屏！就像下图一样的可视化数据大屏模板：

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