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www.85058.com数据可视化如何实现?

发布时间:2019-11-03 06:44编辑:互联网资讯浏览(65)

    什么是大数据?什么又是数据可视化?我们应该如何实现数据可视化?

    摘要: 在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家陌停对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析。大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响。 大数据分析之路的挑战与期望 阿里巴巴作为一家大数据公司,整个集团,从上到下都在践行数字化运营。

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    在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家陌停对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析。大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响。

    2018年我在产品方面的分享远不如2017年,有频繁跳槽造成积累有限的原因,有前段时间在分享中跟大家提到的心态方面的原因,最主要的原因是:自己在18年下半年接触的产品涉及了比较底层的技术——大数据。以至于非技术出身的我,必须花大量的时间放在技术相关的学习上。

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    今天我就把接触大数据产品后的心得体会分享给大家,这里首先要感谢涛哥、海哥、晓彤、谷哥等在日常工作中的耐心、无私指导,希望本文能够给初学者或者对大数据产品感兴趣的同学带来帮助!因掌握深度有限,本次分享若有错误、疏漏之处,欢迎各位看客老爷随时拍砖~

    大数据分析之路的挑战与期望

    认识大数据

    阿里巴巴作为一家大数据公司,整个集团,从上到下都在践行数字化运营。传统的大数据分析之路,正面临着临时需求多、需求响应时间长、本地化现象严重、专业人才紧缺等挑战,急需构建一个面向业务人员的自助式大数据分析工具,让业务人员自助式实现在线数据分析,助力企业业务的数据化。

    大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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    上面这段话是百度的官方解释,在初次学习的时候我也是云里雾里,为什么会产生大数据?为什么要使用大数据呢?在这里我给大家再通俗的解释一下:

    Quick BI核心能力

    起初,数据量很少的时代,通过表格工具、mysql等关系型数据库(二维表数据库,数据逐行插入)就能够解决数据存储的问题。

    一、如何保障高性能即席查询

    但是,随着互联网的飞速发展,产品以及用户的激增,产生了海量的数据。考虑到长足发展,公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析,传统的关系型数据库就无法满足需要,只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据(HBASE、hive等,能够实现集群化,及分配到多台主机上同时计算)。

    大数据分析的三要素是人、数据、计算与存储,而计算存储作为大数据分析的基础能力。Quick BI兼容Oracle 、Mysql等关系数据库,来支撑小数据集的分析与处理,也兼容Hadoop等分布式数据库和云数据库。Quick BI无缝兼容阿里云数据库,包括Maxcopute、Analytic DB等数据库,能做到100G数据15秒内实现汇总与查询。

    认识数据可视化

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    有了数据之后,对数据分析就是成了最关键的环节,我公司的分析师就曾对我说过一句话:数据分析主要对整体分析,而不执着于特殊的个体数据,这样才能够给产品提供宏观、有效的参考价值。

    二、如何降低专业人才依赖

    海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的,图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、透视表的方式进行分析,但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了,常见的可视化工具包括:Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。

    (1)拖拽式自助分析

    大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大,但是却无法做到实时数据快速生成,数据也多为push的方式,有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则(商用产品多考虑通用性,无法适用于所有企业的数据规范)。

    贴合数据人员的数据分析思维,提供查询联动、组件联动分析、下钻联动分析等能力,并基于图表组件实现拖拽式的可视化配置能力,让无技术的业务员可以自助式实现在线大数据分析与可视化。

    除此之外,现在很多图表插件的开源化(如:Echart、GoogleChart),以及行业内对数据安全性等的考虑,越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。

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    数据可视化的实现

    (2)在线电子表格

    数据可视化产品的结构框架主要分为三层:数据存储层、数据计算层、数据展示层。

    打造在线电子表格能力,提供类似Excel的拖拽式、筛选、冻结及300+函数,完全演戏Excel的操作习惯,降低业务人员的学习成本,提升数据分析能力。

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    1. 数据存储层

    三、如何保障数据访问安全

    数据存储层在开头已经和大家说过了,在数据可视化产品中,既支持常规数据(MySQL、CSV等)可视化,也支持大数据(hive、HBASE等)的可视化,满足日常分析人员定性、定量的分析。

    数据本身辐射的群体是有限的,基于工作空间隔离的概念,实现基于工作空间组的在线协同分析机制。基于空间角色实现功能操作的管控,实现了最细粒度的行级数据访问控制。

    在考虑到数据安全的因素,数据存储还会与权限管理相结合,实现不同角色的人员只能访问指定的数据。

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    1. 数据计算层

    大数据行业分析案例

    这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算,解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧: 产品/运营人员提出数据需求,如“APP一周留存 ”;分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式;数仓人员提供整理后的表格(数据模型,多张表join后合成的中间表);分析师基于数据模型进行可视化分析。

    Quick BI已经广泛应用于零售、金融、互联网、媒体、医疗健康、通讯等行业,并期待着与更多领域的企业开展合作。以两个行业应用案例为切入点,阐述Quick BI的给企业赋能的价值。我们不仅仅提供大数据分析与可视化的工具,同时也将大数据分析的思维方式和手段赋能给企业。

    数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据,不能直接对某个较长范围的数据进行分析,举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据,增量、全量的数据存储方式效果如下:

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