可视化基础实现的前提是有多个数据源支持，能源源不断获得实时数据，且能从中捕捉到有用的信息。数据采集之后就要经过计算层的处理，完成数据的整理和计算，使北京大数据可视化技术的框架真正建设起来。那么数据采集工作是如何完成的呢？这个环节又为可视化技术应用打下哪些基础？

数据采集任务是艰巨而又重要的。没有数据源就意味着后续的很多工作都无从开展。对于数据的准确性、数据源的稳定性和数据源的自定义扩展，北京大数据可视化技术有着非常高的要求。它支持公有云、混合云以及私有云的数据来源，也支持多种设备的数据导入和信息读取，当然可以达到全场景覆盖的应用水平。很多时候，可视化技术用在实时收集和处理数据方面，这就要求系统在采纳数据的时候讲究严格的时效性，在处理数据的时候要快而准确。

北京大数据可视化技术有存储数据的功能，将历史数据存储到云端，以便于后续重新读取。可视化系统不仅可以反映实时数据，还可以将历史数据调取出来进行对比。客户对可视化系统有着不同的需求，根据场景的不同，北京大数据可视化技术为其制定相应的数据处理方案。在存储层上，可视化技术采取多种存储引擎兼容，以此来实现庞大数据库的建设，实现计算和存储相对独立。