DataV,让拖拖拽拽就可以打造可视化应用

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: DataV提供丰富的可视化模板,满足用户会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。它的出现,不仅“一键”解决了上述所有问题,还能让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。
想必大家都或多或少看过2015年双11的直播大屏,又酷又炫!这个直播大屏背后实际上是由DataV数据可视化技术搭建而成,结合阿里云流计算StreamCompute,把所有业务当天实时的情况呈现在大屏幕上。

为什么推出DataV?

相比于传统图表与数据仪表盘,如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式,即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保,还是在交通领域,通过交互式实时数据可视化视屏墙帮助业务人员发现、诊断业务问题,开始成为大数据解决方案中不可或缺的一环。

但创造一个可视化应用,对于不少用户而言可能会面临如下的问题

  • 数据可视化的设计无从下手,团队内的设计师对于复杂数据的展现经验不足
  • 数据可视化的实现比较困难,设计出来的很多图表与特效开发耗时耗力
  • 非传统报表数据类型(如时空数据、关系数据)的分析展现,缺乏相关的组件/工具支持
  • 在大屏幕上的展示,总会遇到分辨率适配的种种问题
  • 大数据的分析展示,现有工具无法很好支撑

DataV提供丰富的可视化模板,满足用户会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。它的出现,不仅“一键”解决了上述所有问题,还能让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。

拖拖拽拽就可以打造可视化应用

DataV使用上很简单,类似于很多在线的数据分析报表工具,用户只需要在产品多个模板的基础上,通过鼠标拖拖拽拽,再和数据库、API进行绑定就可以打造出像双十一直播大屏那样的可视化应用。

之所以能这么方便,主要是因为DataV在模板、组件、数据源接入和搭建工具上进行了发力:

  • 多种场景模板,解决用户的设计难题:数据可视化的设计难点不在于图表类型的多,而在于如何能在简单的一页之内让人读懂数据之间的层次与关联,这就关系到色彩、布局、图表的综合运用。DataV提供指挥中心、地理分析、实时监控、汇报展示等多种场景模版,即便没有设计师,用户的可视化作品也有高设计的水准。
  • 多种图表组件,支撑多种数据类型的分析展示:除针对业务展示优化过的常规图表外,还能够绘制包括海量数据的地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地图、3D地球,地理数据的多层叠加。此外还有拓扑关系、树图等异形图表供用户自由搭配。
  • 多种数据源接入,充分发挥阿里云大数据计算的能力:能够接入包括阿里云分析型数据库,关系型数据库,本地CSV上传和在线API的接入,且支持动态请求。满足用户各类大数据实时计算、监控的需求,充分发挥大数据计算的能力。
  • 图形化的搭建工具,无需专业编程人员也可快速实现:提供多种的业务模块级而非图表组件的Wiget,所见即所得式的配置方式,用户只需要通过拖拖拽拽,无需编程能力,即可创造出专业的可视化应用。
  • 多分辨率适配与发布方式,满足用户不同场合下的使用:特别针对拼接大屏端的展示做了分辨率优化,能够适配非常规拼接分辨率做适配优化。创建的可视化应用能够发布分享,没有购买DataV产品的用户也可以访问到应用,作为用户对外数据业务展示的窗口。

应用场景及案例

运营动态直播

案例简介

通过实时运营指标大屏,为各个部门的运营人员构建一个实时运营动态的全景视图,便于各岗位运营人员对于全局指标的共享,更有效的提升如电商大促活动的情况。







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数据综合展示

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设备监控预警

通过设备监控预警大屏,既能够全局把握所有设备的分布,对潜在的设备故障进行预警,并通过交互了解每一个设备的运转状况,以及维修人员工单的完成状态,有利于设备管理维护单位对设备运检效率的提升。



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IT设施运维

通过运维大屏,能够及时把握机器负载,数据调度,生产任务等状况,对资源的管理有的放矢。



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课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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