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实时大数据可视化（实时大数据可视化方案）
发布时间：2023-03-20 19:27:29
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于实时大数据可视化的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、数据大屏可视化有什么用？
大数据时代，人们不仅讲究以事实说话，更愿意以数据说话。到底该如何更直观地展现数据，让使用者去作出正确决策或行动、帮助使用者发挥数据本身的价值？在此背景下，数据大屏可视化应运而生。
数据大屏可视化有什么用？
在数据的获取、储存、共享和分析中， 数据可视化 尤为重要。
数据可视化主要旨在借助于直观的图表、图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。其本质是视觉对话，通过将数据分析技术与图形技术结合，作为一种表现形式来清晰有效地对分析结果信息进行解读和传达。
而 数据大屏可视化 ，说白了就是数据可视化的一种展现形式，通过将数字背后的业务前景问题进行罗列总结，凸显有效途径的有效数字，以大屏可视化的方式，将林林总总的数据最终以图表的方式呈现，达到分析业务行情和发展的作用。
可以说通过大屏展现出来的不再是简单的数字分析报告，而是直接分析业务前景的结论。
为什么需要数据大屏可视化？
随着社会信息化的高速增长，数据大屏已经在很多商业领域彰显价值，比如会议展厅、园区管理、城市交通调度中心、公安指挥中心、企业生产监控等重要场所。
相对于传统的可视化工具开发出来的图表和数据仪表盘，如今的可视化大屏，搭载地理轨迹、飞线、热力、区块、3D地图/地球，多图层叠加等技术，能更加生动友好地活化数据，同时也能结合丰富的交互功能和实时性，让数据开口说话，传达出超出其本身的信息。
大屏信息量的高度集中，能够多方位、多角度、全景展现各项指标，实时监控，动态一目了然。
当前很多企业都有面临“信息孤岛”问题，各部门各平台数据信息无法实现融合、信息共享，不能进行相关系统的系统联动，使之在日常工作效率难以提高。
相比于传统图表与数据仪表盘，数据可视化监控大屏幕，可以打破数据隔离，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。
通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据，洞悉运营增长，助力智能高效决策。
大屏数据可视化的过程
1
确认需求
以能够解决实际问题为目的，认真确认展示的主题、具体展示内容、各部分内容用到的图表类型、大屏的物理环境和使用环境、使用人群、观看人群等。
2
准备数据
对大屏所需的数据进行认识、研究、收集和整理，同时创建业务需求使用的数据集等，要避免数据堆砌的情况，要令大屏每一处数据展示都有意义。
3
视觉、交互设计
设计整个大屏的背景图、布局、配色、元素细节、动态交互效果等，完成后将已经准备好的数据整合到可视化系统中去。但这并不是最终的步骤，最终大屏可视化系统中的数据想要维持长久有效，还需要通过检查测试的手段，得到不断的验证。
4
检查测试
设计、组件数据接入等过程都完成后，需要检查在内容、风格、实现上是否能够满足应用需求，并完成后续内部检查、现场测试、试用评审和修改完善等内容。
如何跳过复杂的开发设计过程？
数据可视化大屏真正的核心在于与用户交互的环节，通过数据可视化分析师的精心分析策划，来制造出真正符合客户需求、恰当的规划数据页面。
通过大屏，我们能看到设计样式，指标数据，但仔细想想，其实人们关心的从来不是数据，数据不是重点，只是一种达到目的的手段，人们更关心的是数据背后的意义。
奥德塔大数据应用分析平台坚持“所见即所得”的设计初衷，通过完善的图形界面与简单的拖曳操作，即可完成复杂的数据计算、可视化图形的快速生成与配置、交互式的数据探索以及分析报告的布局与设计。
奥德塔大数据应用分析平台在易用性方面进行了大量的探索，旨在降低工具操作的复杂度，提供人人都是数据分析师的自助式数据探索工具，让没有数据分析专业背景的业务人员在拖曳点击之间，即可快速发现数据中蕴藏的价值，充分释放企业的数据分析活力。
二、如何理解可视化在大数据技术中的地位
可视化就是数据、信息以及科学等等多个领域图示化技术的统称。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
三、从业者怎样进行大数据可视化分析?
一、需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。
四、建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
四、使用大数据可视化平台有什么好处?
数据可视化就是以柱状，饼图等各类图形的方式来展示数据，它将技术和艺术完美结合，通过图形化的手段，让用户更直观，更快速的的了解信息，获取信息。我觉得数据可视化平台主要有以下几个好处：
1、速度快
使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快，从而轻松理解数据。
2、多维度显示数据
在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
3、数据的直观展示
大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。
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支持页面内部、页面之间的钻取、关联分析
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如今，不管在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，都开始流行用交互的实时数据可视化视屏墙来帮助人们发现、诊断问题。
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以上就是关于实时大数据可视化相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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