DataV 产品正式通过信通院《数据可视化平台》专项评测,引领大数据可视化产品新赛道

本文涉及的产品
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
数据可视化 DataV(企业版),20 个大屏 1 个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 数据可视化的本质是数据时代的人机交互界面。在IT时代,通过简单的统计图表就可以解决少量“数据可见”的问题;在DT时代,可视化需要解决如何与海量、实时数据进行互动;到了数据智能时代,可视分析、时空推演等全新的可视化手段为业务分析带来更为沉浸的体验。

五年前,当我们提起数据可视化的时候,我们会想起tableau、PowerBI这样的BI商业智能产品。从阿里巴巴双十一媒体大屏到城市大脑指挥中心,从会议室运营大盘到一线车间生产线看板,有数据的地方就需要可视化。单一的统计图表无法体现数据的宏大,简单的上卷下钻无法洞察业务的复杂,BI类产品并不能覆盖客户更广泛的数据可视化应用需求。

DataV从最初的大屏可视化作为切入点,到现在的多端交互可视化应用,在BI类产品之外走出了一条新路,为用户带来了视觉更沉浸、交互更多样、搭建更灵活的全新数据可视化产品。在海量时空数据实时渲染、低代码交互搭建、AI设计辅助等方面形成了独有的技术特色,开辟了全新的低代码可视化应用搭建赛道。



2021年,作为国内可视化领域的代表型产品,DataV深度参与了国内首个大数据可视化产品的标准制定,并成为国内首个、满分通过信通院评测的可视化产品


里程碑

2021年3月初 --数据可视化标准制定工作启动

由中国信通院大数据技术标准推进委员会WG1大数据技术与产品工作组牵头推进《大数据 数据可视化平台技术要求与测试方法》的标准制定。在阿里云标准部的推动下,DataV产品在第一时间参与到标准起草工作中。


2021年4月-12月 --完成数据可视化标准及测试方案定稿

在标准工作启动之后,信通院邀请国内各大云厂商参与,经过全年多次现场会议的激烈交锋,以及远程会议的反复讨论修改,最终完成标准方案的定稿。该标准聚焦于数据可视化应用开发搭建,与原有BI产品标准形成明显区别,对国内可视化产品发展有着前瞻性指导意义,开辟了全新赛道。


2022年2月 --首次开展针对数据可视化产品的基础能力评测

在第十四批“可信大数据”产品能力评测中,该评测依据《大数据 数据可视化平台技术要求与测试方法》进行,共涉及多个能力域和技术项,全方位覆盖数据可视化平台的数据源接入、资源管理、可视化应用管理、可视化应用搭建、系统集成、安全管控等能力。DataV产品成为首个参与评测产品。


2022年6月 --完成评审答辩,正式通过评测


相关实践学习
DataV Board用户界面概览
本实验带领用户熟悉DataV Board这款可视化产品的用户界面
阿里云实时数仓实战 - 项目介绍及架构设计
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   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  
相关文章
|
1月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
93 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据& AI 产品月刊【2024年12月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
73 7
|
1月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute MaxFrame评测 | 分布式Python计算服务MaxFrame(完整操作版)
在当今数字化迅猛发展的时代,数据信息的保存与分析对企业决策至关重要。MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架,支持Python编程接口、兼容Pandas接口并自动进行分布式计算。通过MaxCompute的海量计算资源,企业可以进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算等任务。本文将详细介绍如何开通MaxCompute和DataWorks服务,并使用MaxFrame进行数据操作。包括创建项目、绑定数据源、编写PyODPS 3节点代码以及执行SQL查询等内容。最后,针对使用过程中遇到的问题提出反馈建议,帮助用户更好地理解和使用MaxFrame。
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 DataWorks
DataWorks产品评测:大数据开发治理的深度体验
DataWorks产品评测:大数据开发治理的深度体验
113 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据挖掘
MaxFrame 性能评测:阿里云MaxCompute上的分布式Pandas引擎
MaxFrame是一款兼容Pandas API的分布式数据分析工具,基于MaxCompute平台,极大提升了大规模数据处理效率。其核心优势在于结合了Pandas的易用性和MaxCompute的分布式计算能力,无需学习新编程模型即可处理海量数据。性能测试显示,在涉及`groupby`和`merge`等复杂操作时,MaxFrame相比本地Pandas有显著性能提升,最高可达9倍。适用于大规模数据分析、数据清洗、预处理及机器学习特征工程等场景。尽管存在网络延迟和资源消耗等问题,MaxFrame仍是处理TB级甚至PB级数据的理想选择。
66 4
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 大数据
MaxCompute MaxFrame 产品评测报告
MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架,专为Python开发者设计。它支持Python接口,充分利用MaxCompute的大数据资源,提升大规模数据分析效率。本文分享了MaxFrame在分布式Pandas处理和大语言模型数据预处理中的最佳实践,展示了其在数据清洗、特征工程等方面的强大能力,并提出了改进建议。
76 13
|
2月前
|
SQL DataWorks 数据可视化
阿里云DataWorks评测:大数据开发治理平台的卓越表现
阿里云DataWorks是一款集数据集成、开发、分析与管理于一体的大数据平台,支持多种数据源无缝整合,提供可视化ETL工具和灵活的任务调度机制。其内置的安全体系和丰富的插件生态,确保了数据处理的高效性和安全性。通过实际测试,DataWorks展现了强大的计算能力和稳定性,适用于中小企业快速搭建稳定高效的BI系统。未来,DataWorks将继续优化功能,降低使用门槛,并推出更多灵活的定价方案,助力企业实现数据价值最大化。
|
2月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
109 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据处理
MaxCompute MaxFrame 产品评测报告
MaxCompute MaxFrame 产品评测报告
50 4