成长篇｜数据小白初识 DataEase

这篇成长篇记录想了很久要怎么开篇怎么写，睡前想、吃饭想、运动想、一直在想。想了从社会发展大角度的场面话比如社会在发展时代在进步……数据、信息充斥着我们的生活和工作……等等，也想了从个人角度的私房话。后来想想我们好像有意无意听了很多的场面话，甚至有些童鞋可能也说过一些场面话，当然其中也包括小编。所以回头一想既然是以我这个数据小白的角度写的成长篇，那就以私房话来说吧，算是一场交流。开场篇就到这里，下面我们开始正文前的思路阐述。
成长篇整个记录思路从五个方面来介绍。包含小白背景、学习方法、动手实践、成果产出、总结归纳。

思路阐述

l 小白背景：主要介绍我这个数据小白到底是个什么程度的小白，也以此来验证是否真的是“人人可用”。
l 学习方法：主要介绍我从只知道 DataEase 这个名字，到了解到具体做啥有什么功能、有什么能力、能做什么、怎么做这个过程记录。
l 动手实践：主要介绍我通过上面的学习到实际动手学习的过程记录。
l 成果展示：这个部分就是我通过学习和实践具体产出的成果展示。
l 总结归纳：浅谈一下作为一个数据小白的使用感受。
下面我们正式开始
一、小白背景

我给自己的定位是数据小白，我这边理解的小白就是对各种数据库、虚拟机、前后端代码、API 数据源等等这些基本只了解个名称的程度。基本到就连写的这些名称，我都怀疑自己表达的是不是正确。
首先，大学专业和IT信息化一点关系都没有。其次工作后虽然和数据到交道，但也只限于我需要什么样的数据让专业信息技术人员给我什么数据的程度。这种关系就好像是我要做一个菜，我需要去超市把菜买回来，我只知道我要什么原料，但这些菜哪里产的、怎么长的、怎么储存、我并不知道，我只知道我要这些菜的原料，我要去超市买，超市里找不到的就问导购员、再找不到就去周边菜市场看看。找到原料并且买回来以后我就可以开始做菜了，大概就是这么个关系。
所以对数据和信息化这些基本就是小白一个。
二、学习方法

第一步是访问了官网主要是为了看看公司主要做什么的。

官网地址：https://www.fit2cloud.com/

官网首页

进去就看到这句“软件用起来才有价值，才有改进的机会”。就让人感觉很务实，至少这句话一点不搞虚的。就像是我们的人生一样，遇见不同的人，经历着不同的事，在一遍一遍尝试与试错中成长进步，一步一步成为更好的自己。我们不怕试错，怕的是没有成长。对待软件也是，怕的是没有被用起来，闭门造车，不经历社会大环境的检验。
第二步访问了 DataEase 产品的网址大概了解产品大概能力是什么。

产品地址：https://www.fit2cloud.com/dataease/index.html

产品首页

DataEase 是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便地与他人分享。（摘抄自官网）
第三步详细看了看产品线上文档。（从第二步进去的）

文档地址：https://dataease.io/docs/
详细了解了一下产品基本信息和功能。作为数据小白我看的最详细和认真的是功能手册和教学视频部分。要是有懂部署和研发的童鞋应该每个部分都看的很认真吧，文档写的还是很详细的～

线上文档截图

看完这些认真消化，开始动手实践。
三、动手实践

在动手实践之前我大概整理了一下思路。首先我用 DataEase 最终目的是为了产出一个数据可视化大屏（仪表板）。
在这里把仪表板制作步骤分为三大部分：数据来源、数据连接、数据准备、仪表板制作（数据使用）。

制作步骤

第一步数据来源

这一步要引用上文举到的例子，我们要做一个菜，我们原料从何而来？首先我们要知道我们可以从哪些渠道获得原料。可以从超市、菜市场等一些集中供应原料的地方去买，也可以是自己种、甚至是邻居朋友赠予的。这里的原料就是我们需要的数据。那么我们需要的数据可以从数据仓库获得，也可以自己使用 Excel 文件制作（小编就是使用的 Excel 文件），也可以其他各种形式。这里的数据仓库也好，Excel 文件也好这里都是我们的数据来源简称数据源。数据仓库、Excel 文件这里都属于不同类型的数据源。
目前 DataEase 支持的数据源类型挺多的，如下图所示。

DataEase 支持的数据源类型

这里的各种类型的数据仓库/数据湖、OLTP 型数据库、OLAP 型数据库，作为数据小白我的理解为他就像是超市的种类，就像仓储式超市、综合性超市、便利店等等。只是规模大小和定位不同。数据源类型下还有数据源名称，作为数据小白的我理解为他就像是超市的品牌不同，就像沃尔玛、首航、家乐福这种一样。这里还专门有一个 API 数据源。关于 API 数据源我的理解为，他就像是超市（菜市场）专门给那些饭店每天（规律的阶段性）送货的流程。饭店每天都需要原料，所以就会有专门的通道和渠道给饭店送原料。
以上是我对数据源类型的理解，若有偏差欢迎大家指正。
第二步数据连接

找到原料在哪里之后我们就要把原料拿或者借到自己家了。在产品里对应的就是新建数据源，这个流程就像是我们要去和超市谈合作一样，需要和超市完成对接和身份认证，超市才允许我们去里面拿东西。所以要先做好对接后续才可以用里面的数据。

数据源

不同类型的超市需要的认证是不同的，例如数据库数据源他所需要的信息就像是首先超市什么名字、地址、类型、用户认证、密码等等一系列的。

新建数据源

第三步数据准备

数据源连接好了，就要看看我们需要什么数据，仓库里什么都有，这时候就需要把我们需要的数据从库里拿出来，就进入到我们的数据集。
在这里我们要把原料进行分类处理为做菜做准备。这种各种类型的数据集是与数据源的类型挂钩的。就像有的是超市来的有的是自己种。其中关联和自定义数据集就像是我们需要的原料单一来源实现不了，我们自己拿超市的原料和自己种的原料处理了一下得到一份新原料。

数据集

这里有提到连接方式，一种直连一种定时同步。这两种主要是根据我们的需求来确定，就好比有些饭店是以食材新鲜为主打优势，那么他们需要的配送方式就是直接配送（直连），只要有新鲜的原料就需要立马配送给他们。有些饭店可能就是每天定时给我送一次原料就可以了。
DataEase的使用流程是：数据源→数据集→仪表板。

连接方式

第四步仪表板制作（数据使用）

上面所有的原料都准备好了做熟了，那么就需要装盘上桌了。
在这里 DataEase 引入了一个仪表板和视图的概念。在这里可以把仪表板理解为我们的餐桌。视图可以理解为装盘的菜。
这里先说视图，在使用过程中我发现，创建视图必须先选择数据集才可以创建视图，这里是需要大家注意的。视图制作流程如下：

视图制作流程

视图和仪表板的具体操作步骤暂时就不展开讲了，后续有机会再和大家分享。而且 DataEase 本身的设计构想也很简单，口号是”人人可用“，所以功能理解也相对简单。各种视图/组件/元素的设置都可以在右侧功能栏中快速编辑，元素调整完图表就自动应用上了，视图/组件/元素也都是通过拖拽拉取的方式进行操作的，没有太大难度。

仪表板界面

具体的一些操作大家可以上飞致云学堂学习一下，涉及到一些具体的操作步骤讲的很详细。实在不会的可以加入他们的交流群也有热心的客服小姐姐小哥哥和自发的志愿者帮助大家解决问题。
飞致云学堂地址：https://edu.fit2cloud.com/page/2635108?navIndex=1

飞致云学堂

在这一步需要完成的工作就是，将我们需要展示的数据，装盘（视图）。放于餐桌上（仪表板）摆放好。这里大家可以根据自我喜好进行设计摆放。
这一部分具体操作步骤暂时就不展开和大家分享了，后续有机会再和大家进行专项分享。
四、成果展示

作为一个数据小白能做出一个自己可随时更改数据产出一个数据可视化大屏（仪表板），并且可以分享给想分享的人。也没有麻烦前后端技术人员，对我来说很有满足感。

仪表板展示（虚假数据）

五、总结归纳

场面话不多说了，作为一个数据小白的使用者来说，功能操作相对简单，理解起来也相对方便。我做仪表板使用的数据源为 Excel 文件形式的。首先作为一个之前没有深入接触过数据的人员来说，使用门槛挺低的。至少目前我通过官方的线上文档和教学视频就可以作出一个简单的仪表板，整体还是值得夸奖的。
在实际使用的过程中，我也发现了DataEase一些可以提升的地方：
■ 建议在图表颜色增加渐变色支持；
■ 建议图表文字支持加粗显示。
总的来说，使用 DataEase 进行数据分析的过程无论是产品本身功能还是产品团队的支持还是很友好的，希望这款开源工具能越来越好，迭代开发出更多好用强大的功能。