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青岛可视化分析数据分析平台开发公司

作者: 源中瑞 发布时间:2019-09-09 17:15:57

导读:大数据应用的数据来源应该包括结构化数据,如各种数据库、各 种结构化文件、消息队列和应用系统数据等,其次才是非结构化数据,又可以进一步细分为两部分

互联网思维、大数据无疑是现在互联网圈里最火,也是最能招人眼球的2个词语,但是,什么是互联网思维,什么是大数据,各家也有各家的看法,怎样能更好的利用大数据更是人们热议的话题。
当人类的认知能力越发受到传统可视化形式的限制时,隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来,如果因为展示形式的限制导致数据的可读性和及时性降低,从而影响用户的理解和决策的快速实施,那么,数据可视化将失  其价值。

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内部的数据用户需要的是灵活性而非指南

去杂货店的时候你有没有遇到东西太多不知道该选什么的情况?

大数据也一样。事实上,尽管你的主管也许表达了对更多数据(更多的指标、更多裸数据访问、更多图表等)的兴趣,但那只是一种不确定的表示,而不是对更强劲分析的兴趣。这些人不确定究竟要这些数据要干什么,因此他们认为也许把全部数据要过来更好。

用户希望被引导到答案去,他们希望展示的数据能消除不确定—而不是产生更多的问题,哪怕为了回答在数据上面多花几分钟这些人都不愿意。

要在报表设计上面多花点功夫,给用户指出一条清晰的探索路径,这才是正道。

大数据应用的数据来源应该包括结构化数据,如各种数据库、各  种结构化文件、消息队列和应用系统数据等,其次才是非结构化数据,又可以进一步细分为两部分,一是社交媒体,如Twitter、Facebook、博客等  产生的数据,包括用户点击的习惯/特点,发表的评论,评论的特点,网民之间的关系等,这些都构成了大数据来源。另外一部分数据,也是数据量比较大的数据,  就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例,CDR、呼叫记录,这些数据都属于原始传感器数据,主要来自路由器或者基站。此外,手机的置传感器,各种手持设备、门禁系统,摄像头、ATM机等,其数据量也非常巨大,艺术和数据可视化之间一直有着很深的联系,随着数据的指数级增长和技术的日趋成熟,一方面,用户们对可视化的美学标准提出越来越高的要求;另一方面,艺术家和设计师们也可以采用越来越创造性的方式来表现数据,使可视化更加具有冲击力青岛可视化分析数据分析平台开发公司。

随着企业中的大数据采集技术、存储技术的日益增强,沉淀下来的大数据急需唤醒潜在的价值,从传统BI(Business  Intelligence)到现在的大数据分析,企业对数据分析人才的需求也从单纯的数据交叉多维度分析,配置可视化报表提升到了另外一个阶段,数据可视化是一门同时结合了科学,设计和艺术的复杂学科,其核心意义始终在于清晰的叙述和艺术化的呈现,这些需要依靠数据分析师和设计师的精心策划而不是只有炫酷的效果,最终达到帮助用户理解数据和做出决策的目标,才能发挥它巨大的价值和无限的潜力。

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