数据可视化的TOP10需求
创业公司不要专注于创造产品，而要专注于
解决问题。–我们可视化组也是一样
这里的TOP10需求，是我们整个组的，不一定就是可视化相关的需求，因此提效方面的内容也是可以加进来的。
另外这些需求，首要的是先想清楚，是不是市场需要的。如果需求不被市场所喜爱，那么铁定费力不讨好。
注意难度，需要渐进式完成TOP10
关于推广：让领导帮你推广，不要只是自己慢慢推。
讲清楚三件事
想要做出贡献，其实只需要讲清楚三件事即可：
客户（基金）的痛点是什么？
我们是怎么解决客户痛点的？我们的方案和其他的方案对比，有何优势？
在这个过程中体现出来的价值是什么？
强需求在哪里？
对后端而言，云计算、存储等基础的内容，都属于强需求，因为这些东西有用户主动想要，很多业务是基于这些基建才能搭起来的，也就是业务基座。
那对前端而言呢？看网上别人提到的四个方向：搭建服务、serverless、智能化、IDE。
第一个针对运营和产品开发而言，算是一个强需求，可以好好搞一下。
第二个其实是和第一个结合起来弄的，都属于开发提效的策略，但是相对来说波及范围大一些，可以作为提效的第二个阶段。
第三个可以在搭建系统之上去做，也可以现在独立开始做，比如个性化推荐。这个需要我们把可视化以服务的方式提供出去。
第四个对于我们来说，性价比并不高，可以暂不考虑。
总的来说，就2个方向：
1、搭建系统，用于直接支撑运营和半自动支撑产品页面开发
2、个性化推荐
这2个相信做出来老板也是认的，一个有具体的提效数据和案例支撑，一个有可感知的效果，又和公司策略相符(千人前面)。
至于其他的方向，可以跟这2个对比下，就会发现性价比和价值体现都没有这2个高。其他的很多内容，都只是一个小点，难以让我们团队、公司产生大的变化。
最终我们需要形成一个可持续运转的系统：月初搜集每个组的PR稿子->尝试搭建/给出搭建方案->能上的直接上，不能上的给出半自动代码
其实这些内容，年初我就已经知道是可以去做的方向了，但是那个时候，对于为什么做、价值体现等等，其实并不是很明确。因为那个时候我感觉需要做的方向是很多的，对于每个方向的正确性又不明确，简单来说就是不知道哪些方向是走不通的。经过半年的撞墙，我现在基本上算是明确公司真正关注的问题点了，知道哪些方向是走不通的，进而才明确了应该走哪些路。
上半年
岔路太多了。
牢记：我们需要集中火力，把2个核心任务搞定。至于其他的，都不重要。
2020.07.27：这2个还不够，太具体了；效能提升是一个系统。
(主)可视化搭建系统
先明确下：这个市场有多大？能解决多少问题？
我们要成为最专业的可视化搭建组，形成最系统的可视化搭建解决方案。研究下可视化搭建的四个知道。
(MIT)可视化页面编辑器
通过编辑器内嵌组件，来推广我们的组件，增加曝光率！想想资讯的曝光率有多高。
运营高世栋这边有很强的需求。
我们可以通过这个编辑器，自动接入UI组件、业务组件、可视化组件，以及各个数据源。
提供常用的一些图形，比如分时、K线，龙虎榜等等。
运营每个月会生成150+的文章。
这个据说水有点深，也是技术锤炼的好途径。
竞品
图表秀
支持移动端布局
SaCa DataViz
大屏生成平台
datawrapper
flourish
https://app.flourish.studio/login
没感觉这东西有多好
可视化程序设计编辑器
能不能我在一个页面上进行程序设计，然后自动生成基于vue的代码？
有点类似java的springboot的generator，可以把程序基本结构、依赖、数据请求、属性设置等等都自动生成了，能少写就少写代码。
页面搭建平台
这个直接在目前的智能运营中台基础上做即可。
配一个产品经理，经常进行竞品分析、用户回访，当成一个长期项目来做。
这个核心是页面的数据结构设计。
可以看下这个教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113961511
模板库
借助设计师团队的力量来做。
素材接入
借助设计师团队的力量来做。
可视化组件接入
我们需要提供可视化在线调试的编辑器，且能方便嵌入其他各个系统。
另外还需要支持数据接入，接入中台数据(只能接入中台数据，业务方自己的数据接进来有风险，这个尚待解决)。
数据接入功能
将ifind或者问财的数据，和我们的DataV平台进行对接，可以在我们平台上直接配制出各种各样的效果。参考花火的宏观经济图表。
花火不能做细致的样式调整，我们是可以的。
我们还可以增加元素库(DIV or SVG)，直接拖拽到页面上任意位置，添加内容，修改内容，用于运营。这样就牛逼了。不过这个架构得设计好，不然到后面改不动了。
Serverless的探索
做一个调研报告，确定这个路是否可行，在我们这边能否实现其价值。
看了阿里的分享PDF，感觉这个还是偏运维层面的，主要的目的是提升CPU资源利用率，绑定的还是后端数据服务。而我们公司主要的后端数据服务都不是Node写的，前端和Serverless的关系，是消费者和卖家的关系，并不是合作商家的关系。因此前端在Serverless的建设中，重要性并不高(可以选择更好的Java，为什么我要选择在公司内部还不成熟的Node？)
因此这条路不好走。Serverless是云的未来，但不是前端的未来。前端的未来应该是结合Serverless提供的服务，开发足够多和好的业务组件，以及通过配置业务组件直接生成页面的搭建系统。
不过可以作为入门云的一条路，但这就是另外一个话题了。
附上阿里云的Serverless测试页面：https://developer.aliyun.com/adc/scenario/exp/20c4bead7e0b4758a6ab857bce793187
(子)DataV升级为DataV Studio
我们要打造一个真正能用、好用的云工作平台，涵盖数据可视化的整个流程。
最终可以输出Vue/React组件，甚至是页面。
比如这样的在线树图编辑器：
http://go-tree.info/app/index.html
(子)DataV和HUX服务化
提供服务化能力，可以快速接入其他平台，比如智能运营中台。
(牛逼)自动可视化
看看前沿的可视化实验室在搞什么，比如(微软亚洲研究院)，能否让我们落地实践。
这是一个大方向：降低做可视化的成本。
为什么可视化推广不起来？因为制作成本太高了，因为用户不知道最终想要做成什么样子。
Text to Viz
一年出这么一个作品，感觉也就不错了。
https://arxiv.org/abs/1907.09091
可视化Demo抓取工具
写脚本自动抓取各个网站的可视化图形，通过计算机视觉对其进行分析，打标签，作为后续我们的可视化见多识广的来源，弥补设计上的不足。
图像识别和打标签分类，是最大的难点。如果标签这一关能攻克，我们的设计水平会带来一个质的飞越。
我们也可以专门抓取金融网站的图形，作为我们金融可视化设计的灵感来源，特别是国外的网站。
BI系统-数字化管理-数智化管理
我先了解下BI系统的四个知道。
这可能是结合可视化最好的落脚点了，领导能感知，又有价值。
通过数据驱动，减少错误的决策。
研发效能度量与改进
和王海波他们一起做，会接入各个业务方的数据。
运营分析平台
贺晓这边和王一帆这边已经在做了。
但是这个我可以接过来吧。
BI也有很多可视化的应用场景。
高世栋也有这个需求，想知道某个运营结果怎么样，还要不要做。
可视化能力展示页面
要想让大家用起来，得先让大家知道我们的能力。因此一个展示能力的PPT，或者网站，尤为重要。
把之前的合作案例、给业务方带来的帮助，全部展示出来。
不能对外展示的，做内网限制；数据敏感的，做脱敏处理。但是一个都不能漏！
团队基础建设
提升团队人员的可视化能力(可视化专业技能+技术实现)。
打铁还需自身硬，我们自己不专业、能力不强，一切都是空谈。
信息互通
信息不对称，也是限制开发效率的一个大问题。特别是规模大了后。多人合作开发中，人越多，这个问题越大。团队也是一样。
开源项目：AI智能问答库。可以融入可视化的内容。参考之前面试的那个博士，他的基于记忆宫殿的3D可视化产品。
新人培训
新人培训也是个问题，新人大量涌入，如何让他们快速上手业务？
公司的新人辅导搞了这么久，为什么不见成效？我们要找准根源，否则还会再次失败。
或许我们可以直接搞个公司内部的训练营，新人进来都由我们这边的人帮助其培训。这个对公司、对新人、对我们自己，都很有利。
另外，有新业务扩张，从各个业务组抽调人员是最快的，这个本身没有错。我们只要保证被抽调部门，能够快速流入新的可用资源即可。这也是新人培训需要解决的问题。
让人员流动起来，这或许是应对紧急业务的最佳方案。
就比如应对洪水：基建是必不可少的，可真正洪水来临，最关键的应急措施，还是从各地抽调军人。只要保证这些军人听指挥，具备高度一致性，能做事，就可以了。
类似腾讯游戏部门的攻坚小分队
如果不能全公司前端推广，那么我们就养一个攻坚小分队，有新业务来了，快速顶上，快速开发，快速上线。上完了再给业务方慢慢接手维护。
当然，这个需要后端服务高度中台化，否则后端服务依赖于业务方，那么整个项目也必须和某个具体的业务方绑定，没法灵活应对新业务。
金融可视化
可视化解读财报
我可以写程序，量化分析财报对于后续股票涨跌的影响。
这个是绝对可行的！也就是程序化解读财报，通过历史回溯+全市场分析，计算出后续涨跌概率。
阅读财报相关的书籍 -> 深入了解财报业务 -> 自己利用专业知识炒股 -> 将这种投资策略做成可视化产品。
–说不定这是一条救命的路，也是一条真正可以
长期走下去的路。
产业链可视化
这个有3D的应用场景，可以将可视化应用上去。
KPI可视化
解决产品、开发、设计、测试、运维对业务价值不敏感的问题。
我们可能需要维护一个数据源服务，对接各个业务方的BI数据，然后可视化生成KPI数据展示页面。
基金就有很强的这方面的需求。
这个可以做成一个很不错的BI工具，可以给很多角色的人员查看。