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大数据的最后一公里——数据可视化

最近不时

在关注大数据范畴
,所以翻出了前阵子的一个分享,我觉得内容蛮好的,大数据的最终
一公里。我个人很喜欢这种说法,完生长
途跋涉的最终
一段旅程,值得等候

鉴证美好

的旅程——大数据可视化

听过这样一句话,公司的价值与其运用数据的才干

成正比,大数据对企业的业务决策提供了新视角,而他产生的价值也无可厚非,云聪明

作为业务运维处置

计划

专家,终年
与客户的各种IT数据打交道,每天的数据处置
量也是TB级的,随着各个行业的新时期
新需求,我们也在思索

这最终
一公里的真正价值。

Fox是云聪明

高级产品经理,有段子说产品经理是专家型用户,在看待

事物的时分
,有一套自有的逻辑性,下面是他的分享实录,我来分享给大家:

近年来,大数据是整个IT范畴
十分

抢手
的话题,从马云提出 “人类正从IT时期
走向DT时期
”,把大数据推向了风口浪尖。但是
关于
大部分

企业来说,常常
是空有海量数据而无理论

运用
价值,更不要说辅佐

管理者中止

业务决策。

什么是大数据

选择分享这个主题的灵感主要来源于在云聪明

所担任
产品工作,以及fox(以下为第一人称)与父亲的一次简短交流。

我父亲是一个公务员,他每天有一个喜好

是看新闻联播,经常新闻中会提到大数据,偶尔

会问我什么是大数据?国际上给出的定义是一种范围
大到在获取、存储、管理、剖析

方面大大超出了传统数据库软件工具才干

范围的数据汇合

,具有海量的数据范围
、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。是不是很难懂?

有个段子能够

帮大家生动的了解

大数据,林彪带兵打仗的时分
有个特别的习气
,那就是每次战役
终了

后,都要用小本子记下所缴获的武器种类

、数据量
等数据,乐此不疲,而大家对此都不以为意。有一天,在又一次遭遇战后,战士

在给他念缴获的武器数据量
时,他忽然

叫停,然后兴奋地指出,这次遭遇战很可能遇到的是敌人的指挥部队。缘由
是,这次缴获的小枪与大枪的比例高于普通的战役
,小车与大车的比例以及军官与战士

的比例也都高于平均

,因而

他得到了这个结论。在这个数据的指导下,部队一鼓作气,追击逃脱的部队,胜利

的把敌人的指挥官抓获。

经过
这个故事大家就能生动的了解

大数据的作用和价值。无论多数企业或个人能否
曾经
认识
大数据的真实存在,毫无疑问,我们生活在大数据时期
。随着大数据的兴起,数据剖析

被分红
以下几个步骤:采集、统计、剖析

、呈现,而数据呈现即数据的可视化,被称为大数据的最终
一公里。

什么是数据可视化

大数据曾经
被国度
列入十三五规划,倡导
开放,共享。开放共享的背后意味着人人都能够

接触和进入大数据范畴
,企业不再为数据资源的垄断忧虑

,由于
一切都是开放的,怎样
获取数据将不再是问题,艰难

在于数据有什么价值,用什么样的伎俩

才干
把数据的价值直观而明晰
的表达出来。

我之前看到过一篇文章《设计中的设计》,里面提出一个概念叫视觉对话。假定

要两个言语
、文字不通的陌生

人中止

沟通,给他们一张纸,一只笔,他们一定是用最简约
的方式把自己

的想法画下来中止

交流,这就是视觉对话。

其实这也正是数据可视化的实质

,经过
可视化图表将用比文字快10倍的速度将陌生

的读者带进门,大数据时期
一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为大数据最终
一公里的展示

环节,数据可视化将技术与艺术圆满
分别

,借助图形化的伎俩

,明晰
有效地传达与沟通讯
息。

一方面,数据赋予可视化以价值;另一方面,可视化增加数据的灵性,两者相辅相成,辅佐

企业从信息中提取学问
、从学问
中收获价值。

为什么要做数据可视化

为什么很多企业开端
拥抱数据可视化?是什么趋向
在驱动可视化,换言之为什么企业变得更具视觉性?

我们第一
廓清
一点,数据可视化绝对不是最近才盛行
起来的,早在原始社会穴居人类就将岩画作为一种信息传送
伎俩

,而目前我用过最牛的大数据剖析

软件就是Excel。

和5年前相比,企业关于
数据可视化的需求越来越猛烈

。缘由
很简单,数据真实
是太多了。正由于
信息大爆炸,才会培育

Google和百度这两家以IT信息检索为中心
业务的搜索引擎巨头。

而今天我们所生活的移动

互联网时期
,又与传统互联网时期
截然不同,一方面移动

互联网用户是传统互联网的3倍,运用
频率是传统互联网的5倍,因而

我们说这是一个15倍于传统互联网的市场。大数据的概念在最近两年越来越热,我们能够

看一下来自Aigra的大数据图表,就能够

知道

在互联网上一分钟内会产生的内容是多少了。

经过
这张图我们能够

看到大数据到底有多大,而这对企业来说意味着两点:一方面,企业需求
新的工具才干
剖析

和了解

大数据;另一方面,企业最终的目的是应用
这些数据更好的做商业决策,并经过
数据剖析

能够

最直观的了解

数据的含义,这就离不开数据可视化

数据可视化的作用和完成
办法

数据可视化对企业有什么作用呢?我个人觉得不是一切
数据都非得可视化,很多数据可视化的确

有些牵强,但数据可视化能给我们带来的3个作用:

1、大范围
数据可视化能够

辅佐

企业管理者对大量的数据有疾速
的了解

,工作更高效。

2、正确的数据可视化能够

明晰
展示

数据背后的意义。

3、数据可视化能够

辅佐

企业做出精确

的决策。

数据越来越多,企业越来越希望搞分明

数据背后的意义和价值,这个时分
天机数据就要发挥特有的优势!大家常用的用户统计剖析

系统或日志剖析

所采集的数据局限于用户行为和IT系统自身

,而关于
企业业务来说,二者是息息相关的,IT性能的优劣影响着用户体验和用户转化,而蜂拥而至的用户也会构成

性能的瓶颈。

经过
云聪明

的产品能够

把用户的行为数据和系统性能关联起来,不只
能够

剖析

受用户喜好

的功用
是什么,也能够

剖析

他们的性能对用户的影响,随着掩盖
的行业越来越普遍
,企业还能用自身

的数据和行业平均

指标中止

横向对比

,进而辅助企业决策,这关于
企业来说是很有价值的,这就是大数据可视化的魅力。

这是一张很经典的数据可视化图表,以地图的方式实时展示

QQ在线运用
人数,我们能够

换个角度思索

,假定

这是某个企业APP的在线运用
人数,是不是能够

挂在老板的办公室里,让老板随时对应用的当前用户运用
状况

有明晰
的了解

,哪些地域
一片黑,哪些地域
用户生动

集中,这商业决策上无疑有很大的辅佐

。这些数据都是我们能够

拿到的,也能够

发挥超级大的作用。

这是Audubon鸟类和气候变化的报告中的一部分

,它预测了时节
变化的区域,黄色代表夏季,蓝色代表冬天。地图具有神奇的才干

,既是一个强大的数据可视化工具,也是一个强大的报告工具,能够

给我们展示

不能直接看到的东西。

我个人以为在数据可视化范畴
相对应的三项技术:

1、数据降维,我以为
数据降维是处置
数据的首要任务,我们通常将自己

的个人愿望
强加到数据可视化中,我们有太多的指标都需求
经过
一个信息图处置
完成,这里面就呈现
一个问题这些维度的数据真的需求
一张图表现吗?表现出来的信息,客户能看的明白吗?所以常常
数据降维化繁为简是首要工作,第二
我们要将数据清洗,去掉所谓的噪音,留下有价值的信息,否则在后面剖析

数据的时分
就会遭到
不用
要的干扰。

2、关联关系,数据自身

并无意义,只需

关联起来才干
产生含义和价值,将不同的散点经过
内在和外在的联络
聚合在一同
,使得数据之间能够

经过
不同的维度中止

关联,传送
数据的价值,比如

人群与性别,年龄,身高就是一个很典型的关联关系。

3、扁平交互,PC 和手机屏幕是有限的,每增加一种颜色都会增加信息量,从而干扰对原有信息的传送
,我们能够

在地图可视化中采取两种战略
完成
数据躲藏
,一种是逐级钻取,充沛

应用
地域的分级包含关系,使信息依照

省-市-县层次展示

,而不用
一下子展开;另一种是扩展图,将复杂的信息浓缩搜集
,像抽屉一样,需求
的时分
再翻开

这三项技术说起来容易,但做起来却不一定,由于
我们常常
很难控制自己

的愿望
,加数据,加关联,加功用
。不论

做什么,控制自己

的愿望
和坚持很重要,不忘初心,方得不时

天机数据的数据可视化价值

以上是我对大数据和可视化的心得体会

,接下来分别

我们的产品做一些思索

1、应用性能数据与业务数据剖析

,应用性能数据与业务数据息息相关,能够

通知
客户性能数据与买卖
数据背后的故事。经过
应用性能数据与业务数据的关联剖析

,是能够

很好的预测性能抵达

什么样的一个瓶颈的时分
,就曾经
开端
影响客户的业务,最直观的不只
是用户的流失,更重要的是业务绩效的下滑。

2、在云聪明

旗下还有一款应用性能管理的产品透视宝,作为应用性能管理的指导
者,辅佐

用户发现应用的性能问题的处置

计划

,而天机数据是提供数据可视化的倡导者,要经过
应用性能数据的可视化,把简单易懂的大数据剖析

结果呈往常

客户眼前,了如指掌
的将问题明晰
定位, 经过
一张地图实时展示

APP用户的生动

水平

、性能状况

,性能对用户散布

的影响状况

等等,未来

给予我们的想象空间十分

大。并且发现性能背后的意义。

可视化是大数据的最终
一公里,行百里者半九十,天机数据的真正价值是辅佐

各行各业的用户提供实时、多维、高效的大数据可视化平台,辅佐

企业发现有价值的数据,让数据和业务深度融合

,帮你解读剖析

结论中的数据价值!

本文由?天机数据?投稿 数据剖析

网 发表,并经数据剖析

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,转载此文请与作者联络

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