加速查询MaxCompute再对接Quick BI，选交互式分析就对了！
导读
典型离线大数据场景上，MaxCompute一直占据着不可撼动的地位，但由于其架构原因，当数据量很大时，查询速度较慢，不满足业务场景的ad-hoc查询。目前常用的加速方案是使用其他数据库来将MaxCompute数据加速查询，于是，选择一个怎样的数据库成为业务关注的重点。所选择的数据库不仅需要能够快速查询MaxCompute中的数据，满足业务的即席查询需求，也需要有存储、计算能力，面对不同的业...
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数据分析专家带你实战Quick BI
在2018云栖大会上，数据产品专家潘炎讲述了关于大数据可视化面临的挑战，并对Quick BI的核心能力进行了详细的刨析，最后对Qucik BI的未来发展做出了一定的规划。
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直播视频回顾
以下是精彩视频内容整理：大数据可视化面临的挑战及期望阿里巴巴作为一家可视化数据的大公司，整个集团都在进行数字化的运营。在探索大数据分析的道路上，面临的挑战与...
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Quick BI v3.0版本全新起航——2018杭州云栖大会
在9月22日杭州云栖大会云上数据中台专场中，阿里巴巴产品专家陌停跟现场的观众们分享了Quick BI v3.0版本的新体验、新分析和新功能。
作为一个高效数据分析与展现的BI套件，Quick BI通过拖拽式的可视化分析能力，让懂业务的人自助式实现数据分析，重塑数据生产全链路，最终实现人人都是数据分析师的愿景。
在Quick BI面向企业赋能过程中，发...
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Quick BI助力云上企业数据分析
摘要：2018云栖大会上海峰会数据中台专场上，阿里巴巴产品专家潘炎峰从传统数据分析类产品痛点、Quick BI产品特有的数据分析功能和对未来的展望等方面介绍了数据可视化平台Quick BI，使数据的运用更加的简易化、流畅化。同时也让生产一线更好更快的利用数据赢得商机，助企业腾飞。
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直播视频回顾
以下为精彩视频内容整理：
传统数据分析...
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【直播回放已上传】IoT Studio 2.0发布公告，整合更多功能，上线重磅模板
物联网应用开发IoT Studio 2.0.0 Beta
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产品框架调整
新框架融合了数据分析、业务逻辑开发、可视化开发三种核心能力，面向物联网应用开发者推出全新版的IoT生产力工具三剑客。打通物联网数据上云后最后一公里的完整闭环，为AIoT方案商创造更大的价值。
全新的交互体验
优化了产品的交互界面和视觉设计，极大地缩短了操作路径、并简化了操作复杂度。通过突出产品的工具特性，提供了更...
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数智教育大赛落幕 可视化Quick BI产品助力教育升级
据悉，当天出席本次"数智教育"数据可视化创新大赛决赛的评委有上海驻云科技宁波分公司总经理程学林、阿里巴巴数据分析专家张媛伊、阿里巴巴数据技术及产品部产品专家陌停、宁波效实中学信息中心主任叶建勇、宁波市学校装备管理与电化教育中心技术总监王磊等。
自2月20日启动以来，大赛面向全社会招募，吸引了包含高等院校、科研单位、互联网企业等专业人员在内的1123个队伍参加。最终，有6支队伍顺利会师决赛答辩环节...
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数据分析展现工具SDC UE
应用场景
当杂乱无章的数据，经过数据清洗后，得到了想用的数据，但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身，无法看到其中的规律，可以通过数据分析展示工具，图形化展示数据，使数据更形象化的展现在用户面前，更容易看出规律，得出结论，还可以监控实时数据，实时刷新，比如双十一大屏等等。今天就来介绍使用收费数据分析展现工具SDC UE，注意如果要投入生产，是需要购买的。
操作步骤
1. 概述
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数据可视化，带给你的惊艳并不止这一点！
在大数据时代的现今，数据庞大且繁杂，仅通过简单的数据整理得出清晰的结论，已经不太合理。实际上，若要简明扼要地展示出结论，不妨考虑一下数据可视化。
那么，什么是数据可视化呢？
数据可视化，即是将符号或数据转换成直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。借助图形化的手段，清晰有效的传达所要沟通的信息。
实现数据可视化工具主要有哪些？
Excel
Excel作为日常办公必备的软件，足够应付一般...
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盘点大数据商业智能的十大戒律
如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？在为企业选择BI工具时，应该遵守以下“十诫”。
第一诫：不要转移大数据
转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。不要将数据提取出来，做成数据集市和数据立方，因为“提取”就意味着转移，会在维护、网络性能附加处理器方面造成纷乱庞杂的问题，出现两个逻辑...
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盘点大数据商业智能的十大戒律
如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？在为企业选择BI工具时，应该遵守以下“十诫”。
第一诫：不要转移大数据
转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。不要将数据提取出来，做成数据集市和数据立方，因为“提取”就意味着转移，会在维护、网络性能附加处理器方面造成纷乱庞杂的问题，出现两个逻辑...
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