1.數據收集:收集所需數據，可以是內部數據庫數據、實時數據流、第三方數據源等。確保數據的準確性和完整性非常重要。
2.數據清洗:對采集的原始數據進行清洗和處理，包括重復數據刪除、缺失值處理和異常值處理。清理後的數據更有利於後續的分析和可視化顯示。
3.數據集成:將不同來源的數據集成在壹起，建立數據倉庫或數據集，以供後續分析和查詢。ETL工具和編程語言可以用於數據集成。
4.數據存儲:選擇合適的數據存儲方式，如關系數據庫、非關系數據庫、數據倉庫等。根據數據量和查詢要求選擇存儲方案。
可視大屏幕的功能
實時數據顯示:可視化大屏幕可以實時采集、更新和顯示各種數據，包括但不限於銷售數據、庫存數據和財務數據等。，幫助企業及時了解經營情況。
數據分析與挖掘:可視化大屏可以結合數據分析和挖掘技術，對大量數據進行深度挖掘和精細分析，發現數據背後的規律和趨勢，為決策提供支持。
數據對比和趨勢預測:可視化大屏可以對比不同的數據，找出數據之間的相關性和差異性，根據歷史數據預測未來趨勢，幫助企業更好的決策。
數據預警和監控:超大可視屏幕可設置數據預警和監控功能。當數據出現異常或不符合預期時，系統會自動給出預警或監控，幫助企業及時發現和解決問題。