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这是一款用于企业数据可视化分析的自助式敏捷BI产品,可以针对企业业务数据进行自由维度的探索式分析,释放IT压力,真正将数据分析工作交还给最懂业务的人,提高企业决策效率。

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这是一款用于企业数据可视化展示呈现的标准+自由定制化产品,将业务数据经过处理后以实时的炫酷的可视化形式展示出来,广泛应用于领导驾驶舱、指挥中心、展览展会等场景。

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超级大片背后的数据可视化
2018-11-29
在几个月前上映的大片《摩天营救》中,相信很多人对于片中的“神器”平板电脑,以及监控中心有着深刻的印象。作为推动情节的关键道具,这些显示设备不仅可以通过直观、酷炫的三维图像,实时显示摩天大楼的安防结构图,以及温度、电梯运行、人员分布等各项数据,还支持通过可视化的图像来进行进行交互与控制。

其实,不仅仅是《摩天营救》,好莱坞的诸多大片也都偏爱通过在图像“指指点点”,来实施入侵系统、关闭安防系统、发射导弹这类复杂操作。这样虽然被不少IT人员吐槽低幼且不符合实情,但不容否认的是,数据可视化的方式不仅有利于观众理解,而且无疑更加直观而简捷。

那么,在现实中,我们也可以通过可视化的方式,来更直观的感知数据么?答案是肯定的。


 
数据可视化盛行的背后:业务精益化驱动

从近几年开始,数据可视化作为一个新兴领域开始变得炙手可热,并已经广泛应用于能源、制造、媒介等多个行业的运行之中。通过智能的数据可视化系统,我们可以直接通过直观的图像,来查看业务运行的各项数据,例如企业在各个时间节点的销售数据、地区分布、人员在岗状态、能源消耗等,来支撑企业的精细化运营。

作为一个名词,数据可视化并不新鲜,大量的计算机语言都有自己的可视化库,传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能,我们还通过Excel等报表工具,基于数据生成一些可视化的图表。但是,为什么我们要选择智能的可视化工具呢?

驱动智能数据可视化需求增长的第一个因素在于,其提供了更加实时、高效的数据分析能力,相比之后,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示,而且有难以避免的滞后性。例如,如果公司管理者要查看公司的整体销售数据,业务人员就需要耗费较长的时间,按照产品、人员、地区等维度制作销售业绩报告,不仅效率低下,而且反映的往往是滞后的数据,不利于对于数据的实时洞察。

企业纷纷拥抱智能数据可视化的另外一个驱动因素则是业务精益化的发展需求。随着数字化转型的深入发展,数据已经成为企业推动业务增长与转型的重要资产,从数据“金矿”中挖掘价值将不再是IT人员的专利,而应该是每一名员工都应该掌握的重要技能。通过数据可视化所提供的直观、鲜活的图表,管理者甚至是员工不再需要掌握数据分析能力,就可以感知数据,数据分析的门槛得到了大幅降低。

我们由一个案例来窥见智能数据可视化的价值,以下是由专业数据可视化与分析企业 DataHunter 为国家电网山西省电力公司搭建的大屏可视化系统。从大屏的各种类型图表中,可以非常直观的监测地市回路运行、设施运行等指标,还能显示区域供电可靠率、用户平均停电时间、用户平均停电次数实时指标信息,快速发现指标及业务的异常波动,提升数据质量及业务管理水平。

 
智能数据可视化的未来:随时随地的数据感知

回到我们文章的开头,摩天营救里巨石强森仅靠一个平板电脑,就可以随时随时地查看大厦的各项安防数据,这与我们当前企业普遍应用、适合于固定区域展示的数据大屏系统有显著的差异。DataHunter 业务咨询专家段鑫龙认为,虽然数据可视化系统当前受限于平台机制、硬件图像处理性能、网络速度等限制,很难实现数据可视化能力在设备端的无限制扩展。但在未来,随着数据可视化系统的进一步进化以及基础设施的改善,其必然会朝着轻量化、便携化进行发展。

这也意味着数据可视化将更多的从Client/Server(客户机/服务器)结构转向为B/S结构(Browser/Server,浏览器/服务器模式),用户无需安装复杂、规模庞大的本地数据可视化软件,就可以通过Web、平板电脑、手机等各种终端来随时查看实时、可视化的数据图表,这让数据可视化能力的获取更为简单。

如果在视觉层面将数据可视化的范围继续延展,我们将能看到更多三维乃至多维空间的数据可视化范例。一个颇具想象力的应用场景是,依托于AR/VR设备的性能提升,以及数据可视化的应用延伸,我们将拥有更加丰富、酷炫的数据互动方式。


 
数据可视化的发展还让自助式数据分析成为主流,查看数据成为工作中不可或缺的一部分,员工还可以根据自己的需求,选取不同的数据维度组合,获取数据可视化系统自动分析的结果。例如,研发人员可以实时查看当前项目的进度与可供调配的资源,行政人员可以查看员工状态统计以及各项行政费用缴纳情况,运维人员可以查看设备的运行状况以及IT资产的实时统计报表。

要将数据可视化能力下沉到业务端,还需要注意的一个问题是,要非常重视数据的安全隔离问题。对此,段鑫龙表示:“在数据可视化的业务实践中,需要在数据查看、编辑权限方面进行严格区别与限制,以控制数据泄露等安全风险。DataHunter 采取的方式是提供了灵活、高细粒度的用户权限控制,管理员可以从数据层面指定具体用户的相关权限,相比传统图表层别的权限控制方法,可以更好的控制数据安全风险,并提升数据分析与展示的灵活性。”

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