阿里如何玩转“数据大屏”：不只是炫酷，更是解决方案

天猫双11数据大屏，衍生出了一个新商机

还记得最近两年天猫双11现场那块叫人惊艳的数据大屏吗？喏，2015、2016年的大屏分别长这样：

（图片说明：2015年天猫双11现场大屏）

（图片说明：2016年天猫双11现场大屏）

这块屏引人注目不仅仅是因为它足够大，也因为数据的实时呈现和画面的渲染技术。以2016年现场这块大屏为例，在主屏的中央，是实时变化的成交金额。左上角则是全球热卖榜，左下角显示的是实时物流配送情况。右上角呈现的是农村淘宝的情形，右下角则是全球交易热度。

通过一个大屏，能将多方面的实时信息第一时间展现出来，同时还能让人有一种酷炫的感觉。这样的大屏场景应用需求如今无疑是越来越多了。无论是发布会、商业活动、展示等，你会发现，各类活动现场的数据大屏逐渐多了起来。

作为天猫双11数据大屏的出品方，阿里旗下的DataV可视化团队看到了其中的商机：对外输出数据大屏技术解决方案，帮助非专业的工程师通过图形化的界面更容易地搭建相应的可视化应用。

7月15日，在数据侠实验室第15期的活动中，DT君邀请到阿里云开发专家、DataV核心开发者之一的郑新林，为我们分享了数据大屏背后的商业应用场景，以及通过DataV的系统，非专业的小白们，如何才能快速搭建一个数据大屏呢？

（DT君注：以下内容根据郑新林现场演讲整理，并略作编辑，文中小标题为DT君所加。）

数据大屏的典型商业应用场景：展示、监控、工业、电商等

今天我主要通过案例来讲讲，如何将数据大屏的应用场景和数据来结合。

第一个例子，是第一财经此前基于DataV产品搭建的一个大屏，主题和全国的房价有关。大家都知道，从去年下半年开始，全国都开始做限购，很多媒体都在做这方面的新闻。

（图片说明：基于DataV技术制作的全国房价大屏）

这个图上有地理信息，非常直观。图上还罗列了一些柱状图之类的来对比。这个跟传统的媒体的做法不一样。现在仍有很多媒体，在做汽车、房产、金融等方面的报道时，通篇都是文字，没有数据图表，读起来会比较艰难。做成了大屏这种形式，相对来说会比较有意思，也比较吸引眼球。

第二个例子则是一家游戏公司做的一个项目，这就不仅仅是展示的作用了。

（图片说明：基于DataV制作的游戏业务监控大屏）

屏幕左右区域展示了游戏在当前运行状态下的实时监控信息。这种屏幕的作用不仅仅只是为了好看和更直观，还有一个作用是监控。其数据可能是直接采集自它的线上活跃用户，并能直接和屏幕打通。这样做有个好处：一旦系统里面有异常情况，可以很直观地发现。

另一个例子是某电厂的案例。我们都知道电厂有很多工业设备、发电机组、变压设备等。还有就是和公共电网并网以后，输出功率的展示问题等。有了一个大屏之后，也可以做到实时监控，迅速发现问题、解决问题。现在有很多工业场景，其实都有类似的需求。

（图片说明：基于DataV制作的火电厂监控大屏）

另外一个例子，是大家比较熟悉的兰州牛肉面，就是一家做食品类的公司，它把自己的销售、渠道供应链等数据都和地图结合起来。可以直观地看到它在各地的材料的消耗情况。从中可以判断，如何快速补充原材料、配送怎么做。对于其他很多大公司比如亚马逊、菜鸟等，只要数据分析或者AI等做得足够好，物流等方面的需求是可以预测出来的。但小企业则需要直观地看到数据的变化，靠“人肉”来分析。

（图片说明：基于DataV制作的兰州牛肉面生态数据平台案例）

如何通过DataV制作一个数据大屏

上面提到的这些案例，其实都基于DataV这个产品来搭建。DataV目前可以提供一些模板，很多都是我们通过之前的案例沉淀下来的。用户可以直接参考这些模板来进行设计。在整个屏幕开发的第一步，放什么内容、怎么来设计，一般是最让人纠结的。通过参考案例，可以减少纠结。

在展示这个层面，除了模板，我们还有丰富的组件可以直接调用，省掉了写代码的环节。我们还接入了ECharts, AntV-G2等第三方开源图表库，这些组件使用起来非常简单，我们也在考虑向外界开放，开发更多的第三方组件出来。

（图片说明：DataV图表库页面）

除了展示的问题，还有很多人会关注数据从哪里来，数据怎么放等问题。为此，我们也提供丰富的数据接入，并会详细说明数据怎么和图表结合，屏幕怎么拼接会显得更简洁一些等。

DataV整个产品大致有几个方面的功能。

首先是编辑工作区，我们在编辑区解决数据怎么粘贴的问题， 将数据和组件连接起来。

（图片说明：DataV产品编辑界面）

整个屏幕编辑完成后，会被发布出来，作为展现的载体。在发布环节，我们提供了多种适配和发布方式，也可以和很多其他的应用集成在一起。

（图片说明：DataV发布页面）

此外，我们有些客户不希望自己的数据放在公网上，他们可以将系统部署在自己的本地服务器上。在局域网内编辑。

（图片说明：DataV产品本地部署流程）

另外，需要指出的一点的是，当大屏上放了过多的组件，并附有3D渲染等复杂效果的话，整个大屏可能是跑不动的，硬件驱动方面也会受到一些限制。我们对此也提供了解决方案：把屏幕切分成不同的区块，各自运行，而在播放视频的时候，又可以快速地把画面拼接在一起。就比如双11现场那个大屏，其实我们也是切分成了很多个细小的区块，这样有助于减少给硬件驱动带来的压力。

今天的实验室主题叫做“数据可视化的最后一公里：场景·商业·未来”，总的来说，我们目前做的事情，应该算是在将可视化和商业整合方面跨出了一小步。

数据侠门派

本文数据侠郑新林，阿里云开发专家、DataV核心开发者之一。

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