得数据者得天下，这句话说出了数据的重要性。在很多IT公司的眼里，程序可以挂掉，但是数据不能丢，于是乎数据被里三层外三层的备份着，生怕数据有一丝一毫的丢失，这个从数据工作者水涨船高的薪水报酬就可见一斑。数据俨然成为IT工作中最最重要的一环，也是最为基础的一环，毕竟一切的一切，都是围绕着数据嘛。
如何利用好数据，让数据能说话，发挥其应有的作用，这些就是数据应用的最本质。数据基本上分为数据处理和数据展示两大部分。数据展示就是如何挑选一款合适的数据可视化工具，小编在这里强烈推荐云蛛系统的AutoBI和DataView，其中AutoBI为报表工具，DataView为图形库。两者结合可以形成强大的分体式BI，再加上独家的试衣模式，能够以工具的模式做出媲美人工定制化可视化系统。更加关键的是云蛛系统AutoBI和DataView这两款产品，竟然是开源的，可以通过这些获得的源代码轻松的构建属于自己的可视化工具，想怎么改就怎么改，想怎么折腾就怎么折腾，站在巨人的肩膀上借力，您懂得。
接下来就是数据处理了，这个是一个重工程。举一个最简单的场景来说，数据仓库的数据处理。数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。大白话讲，就是存储数据的仓库，放原始数据的地方。我们经常提数据挖掘，就是针对这些原始数据的再处理过程。
数据处理过程，一般是由三部分组成，原始数据，处理模型，调度任务。原始数据就是指的数仓中存放的数据，处理模型指的是针对数据的处理逻辑，这个可以是各种语言，诸如存储过程、Java、Php、Go等。一般来说，我们推荐的是存储过程，为什么呢？以Java举例，虽然很方便写业务逻辑做数据处理，但是数据从数仓抽取出来，进入内存由Java处理后再塞回数据库之类的地方，这个本身就有很大的性能损耗。所以我们非常的不赞成这么做，如果数据量少一些还好。推荐的模式是和数仓一样的数据库，整个处理由数据库自己内部调度，调优数据库的参数，这样才能以最小性能做最大化的性能计算。
之后就是调度了，这也是整个数据处理的灵魂。处理模型控制数据，调度任务控制处理模型。调度任务决定所有的计算什么时间执行，什么条件下执行，是否有依赖任务等等，是整个数据处理的总号令者。由这三部分处理，我们就可以做好相关的数据挖掘工作了，让我们的数据鲜活起来，让我们的数据可以说话！
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