一、需求分析
　　生成用户画像需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
　　二、建设数据仓库/数据集市的模型
　　数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
　　维度建模的关键在于明确下面四个问题：
　　1.哪些维度对主题分析有用?
　　2.如何使用现有数据生成维表?
　　3.用什么指标来"度量"主题?
　　4.如何使用现有数据生成事实表?
　　三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
　　数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
　　四、建立可视化场景
　　建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。