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大數據普及

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”曾幾何時，大數據在很多普通人的心目中是高大上的技術，即便是業內專業人員，也不敢設想大數據技術能夠在短時間內廣泛應用。如今，大數據已不再是陽春白雪，而逐漸成為一種普及的技術。作為一種新技術，大數據技術的發展過程與其他技術大抵相似：首先是在專業領域內討論與研究；然后是小規模試點、應用推廣，普通人聽說并作為飯后談資；最后是大眾享受大數據技術帶來的便利，以至于不再覺得大數據技術有何特別之處。要達到最后一個階段，還需業內專業人員和市場人員等各方面力量共同努力，推動大數據普及化。毫無疑問，技術的進步是大數據普及化的基礎，而降低應用成本是大數據普及化的必要條件。可以說，當前大數據在這兩個方面已經取得了長足的進步。未來需要在更多場景中，北京開維創科技有限公司 BeiJing OpenVtic用大數據技術，利用市場和資本的驅動，構建經濟效益和社會效益兼備的大數據應用系統，為大眾帶來便利，為建設單位帶來價值，為資本帶來利潤。目前業界開始探索大數據的應用手段，例如在視頻、人工智能、物聯網方向的應用。 但能夠全面的展示所有數據，并讓決策者通過其分析出數據的意義，就需要運用數據可視化的技術了。

數據可視化對企業的意義

企業的高速發展，已經到了大規模應用大數據，提升企業經營效率的時代了。互聯網企業的數據量都會經歷一個積累的過程：剛開始搭建網絡平臺時，數據量不大，尚可通過普通的數據分析工具處理。一旦快速增長期到來，數據量也隨之倍增，已有的工具難以處理海量數據。以客戶數達百萬量級的企業來說，每天用戶訪問量與訂單量更可以用“海量”來形容。在使用大數據可視化系統前，大量業務分析需求積壓在數據部門，數據分析師必須寫各種腳本、調取不同數據，加班加點才能完成數據分析，，讓數據分析師難以深挖數據中有價值的信息。在這種情況下云計算的優勢就凸顯了出來，一億條數據幾秒內就可以計算完畢，企業數據連接到大數據可視化系統之后，任何分析需求都能得到快速響應，企業整體運營、決策效率有了本質提升。

不容易錯過商機和趨勢

數據驅動效率提升，一旦量變到一定階段就會引發質變，也就會誕生新的商業模式。典型的創新商業產品如螞蟻微貸。阿里巴巴把電商零售數據、支付金融數據、個人身份信息等。多個維度的數據進行全自動化地整合、加工、計算，大幅度提升了傳統銀行發放貸款的效率。螞蟻微貸的出現也引發傳統金融機構的跟進，一個行業就此發生了改變。類似螞蟻微貸這樣的創新，可以看作 AI 在企業應用的先導，而能做到這一步的前提是阿里巴巴沉淀了完整的關于商家和用戶的數據，并且擁有大數據的計算能力，具備數據思維。互聯網企業具備天然的數據優勢，只要能把數據的整合、加工、計算以及可視化呈現等基礎工作做好，從運營、決策效率的提升入手，體會數據帶來的利好，其實就已經鋪就了一條通往人工智能的大道。

打通所有數據，讓數據形成閉環

以物流行業為例，接入訂單、倉儲、配送、售后服務及財務等各系統中的數據，打通業務系統，讓前端投入和后端產出數據形成閉環。收集完數據，然后再進行多維度交叉分析，查看貨運量、吞吐量、周轉量、配送量等業務統計，評估運營效率，及時對物流服務質量作出評估，客戶滿意度、訂單完成率、及時率、準確率、破損率、投訴率等盡在掌握，為企業的經營決策提供數據化的科學參考。通過大數據可視化系統，業務人員能隨時查看數據，對市場變化作出更快的反應，企業管理者獲得了更敏銳的洞察力，對經營決策作出科學、快速的調整。

及時掌控數據指標，促進企業決策流程

增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。針對于不同崗位的員工，數維可以靈活進行數據源以及儀表盤圖表的配置，讓每位員工獲取最需要的數據，最大限度的提升工作質量。

隨時線上分析處理，降低整體營運成本

改善企業的資訊取得能力，大幅降低 IT 人員撰寫程式、制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。

產品介紹

相比于傳統圖表與數據儀表盤，如今的數據可視化致力于用更生動、友好的形式，即時呈現隱藏在瞬息萬變且龐雜數據背后的業務洞察。無論在零售、物流、電力、水利、環保，還是交通領域，通過交互式實時數據可視化大屏來幫助業務人員發現、診斷業務問題，越來越成為大數據解決方案中不可或缺的一環。 創造一個可視化應用，您可能會面臨如下的問題： （1）對于數據可視化的設計無從下手，團隊內的設計師對于復雜數據的展現經驗不足； （2）對于數據可視化的實現比較困難，設計出來的很多圖表與特效開發耗時耗力； （3）對于非傳統報表數據類型（如時空數據、關系數據）的分析展現，缺乏相關的組件或工具支持； （4）對于在大屏幕上的展示，總會遇到分辨率適配的種種問題； （5）對于大數據的分析展示，現有工具無法很好支撐。 數維大數據可視化系統可以幫助非專業的工程師通過圖形化的界面輕松搭建具有專業水準的可視化應用，讓更多的人看到數據可視化的魅力。數維大數據可視化系統提供了豐富的可視化模板，極大程度滿足會議展覽、業務監控、風險預警、地理信息分析等多種業務的展示需求。

體系結構與兼容情況

體系結構

數維可視化系統采用 B/S 結構， WEB 瀏覽器是客戶端最主要的應用軟件。這種模式統一了客戶端，將系統功能實現的核心部分集中到服務器上，簡化了系統的開發、維護和使用。客戶終端及圖表制作站上只要安裝一個瀏覽器，服務器安裝數據庫。瀏覽器通過 Web Server 同數據庫進行數據交互。

功能詳情

可視化圖表類型的支持

數維大數據可視化系統提供了常規的折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、K 線圖，用于統 計的盒形圖，用于地理數據可視化的地圖、熱力圖、線圖，用于關系數據可視化的關系圖、 treemap、旭日圖，多維數據可視化的平行坐標，還有用于 BI 的漏斗圖，儀表盤，并且支持圖與圖之間的混搭。 除了已經內置的包含了豐富功能的圖表，數維大數據可視化系統 還提供了一鍵式生成 圖表功能，只需要通過簡單的鼠標點擊，就可以從數據映射到任何你想要的圖形，更棒的是 這些都還能和已有的交互組件結合使用而不需要操心其它事情。

產品特點

響應式設計

數維大數據可視化系統使用響應式布局設計，無論您使用在32塊4k屏幕矩陣上，還是使用在 800*400分辨率單一顯示器上都能以最完美的方式呈現。

直觀的展示

數維大數據可視化系統可以將瑣碎，流量巨大，變化迅速，檢測難度高，不易于觀察等 數據以圖表，文字，視頻等多種方式呈現出來。

簡潔的風格

數維大數據可視化系統使用簡潔的設計。

高度自由

在數維大數據可視化系統，拖拽創建圖表，拖動圖表的位置，拉動改變圖表的大小，配置圖表簡單容易。除此之外圖表的色系風格，展示方式，都能隨心控制，能完全滿足您各種需求。

集成數據管理

數維大數據可視化系統內部集成了數據庫管理，文件管理，表格在線編輯等模塊。并內 置排序，篩選，分組功能，使您的數據管理如虎添翼。

輕量級和超級快速

數維大數據可視化系統使用自主研發的框架，優秀的架構，一個圖表瞬間過萬條數據變化不崩潰，1G 可用內存能展示至少50個圖表。將用戶指令的響應放在第一位，無論怎么操作都不會出現卡頓。

數維大數據可視化框架深入響應式系統

可視化平臺的一個最明顯的特性就是其深入響應式系統。數據模型只是普通的JavaScript 對象。但當你修改它們時，視圖會立即進行更新。這使得狀態管理非常簡單直接。以下是對傳統顯示技術與深入式響應的區別，其中圖14為普通顯示技術，圖15為深入式

不需要編程基礎

數維大數據可視化系統的使用方法簡單易懂，一切的數據處理，圖表設置都已可視化方式展示，即使使用者對電腦操作不熟悉也能快速上手。

跨平臺兼容

可視化管理系統不僅可以在電腦上使用，手機、平板也可以完美操作，夸張地說只要有 一臺能上網的設備您就能用他來使用我們的系統。

大數據處理

數維大數據可視化系統使用獨有的數據優化處理算法，對各種類型的數據都能以極快的速度整理出有效信息，提取關鍵字段，在1核1GB主機運行通常每秒能處理100多萬條數據。