NBi

可能大家都听说过这样一句话" 字不如表、表不如图"，其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，图表的信息量要大得多，这也是数据可视化的核心价值所在。 数据可视化价值 准确高效直观的传递传递数据中的规律和信息； 实时监控系统各项数据指标，实现数据的自解释； 基于可视化洞察数据规律，指定精准的运营策略； 基础构建原则 简单的步骤如下：基于业务需求，完成可视化数据处理（收集，规则，定时任务等）。借助常用的图表进行组合展示，但是也有一些注意事项如下： 可视化的数据要关联核心的有业务价值的数据； 图表的展现注意简单，明了，图表的本质就是让数据更直观； 不要为了追求系统花哨，可以大批量添加图表； 基于数据价值和多年数据可视化工具平台产品的设计&研发来讲，我认为可视化工具必须具备如下几点核心能力： （1）易于使用； （2）快速满足业务需求的能力； （3）多数据源对接能力； （4）与第三方系统集成能力； （5）个性化需求的满足能力； 结合以上几点，NBI大数据可视化平台也在不断打磨产品和思考，在数据分析领域能为企业赋能什么： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台 是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析和个性化场景需求； NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵

Flink： Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎，用于对***和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。 Flink主要特点： 1、高吞吐、低延迟、纯流式架构； 2、支持对乱序事件的处理； 3、有状态、提供exactly-once计算； 4、高度灵活的窗口机制； 5、失败恢复、故障转移、水平扩展； 6、批处理、流处理统一的API NBI大数据可视化： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等）能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。 Flink+NBI实时数据分析系统构建方案： （1）通过kafka分布式消息队列接入各类数据源，比如IOT设备实时数据，服务器日志数据，应用系统日志数据，数据库数据等等； （2）然后通过Flink接入kafka，根据时间窗口，对各类指标做数据计算； （3）计算完毕后接入NBI大数据可视化分析平台，通过平台构建各类分析应用，做实时分析展示； 实时数据分析： NBI大数据 Kafka Flink 流计算 分布式 实时数据 实时分析系统 大数据 系统架构 来源： oschina

NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式，支持安装包模式安装、手动安装、docker镜像安装 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台跨平台性：支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台V4.6.5主要更新内容如下： （1）优化平台性能，主要解决平台中部分组件在自动刷新后，内存居高不下的现象，导致时间长后卡顿 （2）平台中所有数据展示组件新增自动刷新功能功能，可开启，可关闭，可配置刷新时间间隔 （3） 表格组件增加自动滚动功能 （4）新增influxdb数据源对接 （5）新增数据源管理平台树形菜单刷新功能 （6）修复和完善若干小问题 （7）数据源管理平台图标风格调整，保持与整体风格一致性 组件自动刷新： 表格自动滚动： 新增influxdb数据源： NBI大数据 NBI可视化 新基建 物联网 echart 数据中台 数据资产 数据可视化 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/easydatavis/blog/4474205

前言： 数据血缘属于数据治理中的一个概念，是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。 数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析，血缘分析是保证数据融合的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路，直白点说，就是我们这个数据是怎么来的，经过了哪些过程和阶段。 数据血缘关系的应用场景是什么： 在数据的处理过程中，从数据源头到最终的数据生成，每个环节都可能会导致我们出现数据质量的问题。比如我们数据源本身数据质量不高，在后续的处理环节中如果没有进行数据质量的检测和处理，那么这个数据信息最终流转到我们的目标表，它的数据质量也是不高的。也有可能在某个环节的数据处理中，我们对数据进行了一些不恰当的处理，导致后续环节的数据质量变得糟糕。因此，对于数据的血缘关系，我们要确保每个环节都要注意数据质量的检测和处理，那么我们后续数据才会有优良的基因，即有很高的数据质量。 举例说明： 现在假设你是一只数据开发工程师，为了满足一次业务需求，，然后为了生成这张表，可能是处于程序逻辑清晰或者性能优化的考虑，你会使用很多份数据表，也会通过 MR、Spark 或者 Hive 来生产很多中间表。 如下图，是你将花费时间来实现的整个数据流。 其中 Table X 是最终给到业务侧的表。 蓝色的 Table A-E，是原始数据。 黄色的 Table F-I

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 前言： 近几年来数据中台概念大火，市面上掀起了一波建业务中台、数据中台热潮，那么数据中台到底是什么？它的出现能解决什么问题呢？首先数据中台的概念最早由阿里提出，自从阿里提出了“大中台，小前台”概念之后，数据中台这个概念火了起来，不少企业，无论是互联网企业还是传统企业纷纷搭建起了自家的数据中台，究竟数据中台有什么魅力，能让企业如此重视？本文主要从数据中台是什么、怎么做数据中台和为什么要做数据中台三个方面对这个问题进行了分析。 什么是数据中台： 广义的数据中台包括了数据技术，比如对海量数据进行采集、计算、存储、加工的一系列技术集合，数据中台包括数据模型，算法服务，数据产品，数据管理等等，和企业的业务有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，比如企业自建的1000个基础模型，500个融合模型，1万个标签。它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。 如何构建数据中台： （1）数据汇集 数据汇集是数据中台数据接入的入口。数据中台本身不产生数据，所有数据来自于业务系统、日志、文件、网络等，这些数据分散在不同的业务系统中，难以利用，很难产生业务价值。数据汇集是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据能够方便地采集到数据中台进行集中存储，为后续的加工建模做准备

随着企业信息化建设程度不断加强，随之而来的企业经营数据呈爆发式增长，传统粗放 式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，希 望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营，提升企业业务增长。 然而各行各业的企业在实践数据化运营的道路上面临着巨大的挑战，通过与大量企业进 行沟通，交流我们将企业面临的问题归纳整理为如下几点信息： (1)缺乏数据价值意识：企业数据越来越多，用来做决策支持的却很少； (2)缺乏数据应用建设方法：不知道分析什么，不知道如何分析； (3)信息孤岛：数据分散在不同的 IT 业务系统当中，整合难度大，无法全面、实时的了解各项业务发展变化； (4)决策时缺乏即时性：数据分析需求时长得不到及时响应，从而错失良机； (5)采用写代码或者使用开源软件导致 BUG 频出，稳定性极差； (6)代码开发或者开源软件的功能固化，需求扩展差，难以支撑企业各个业务部门决策需要； (7)熬夜加班多，工作负荷大，项目人员离职风险高，维护难度高，维护体验差； (8)经常被抱怨分析结果不能及时有效的发布给相关部门。 由此 NBI数据分析平台应运而生，NBI数据分析平台的初衷就是致力于提供简单、易用、低成本、快速上线的大数据可视化分析产品和服务，帮助企业提升数 据化运营能力。 NBI数据分析平台架构： NBI数据分析平台四大步骤介绍： （1

今天，大数据已无所不在，并且正越来越广泛的被应用到金融、互联网、科学、电商、工业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。 然而，很多公司企业只知道大数据的重要性，疯狂的存储搜集行业相关的大数据，生怕没有抓住大数据的风口导致自己的落后，但却不知道怎样利用这些数据指导自己的业务和项目方向。让大数据静静地躺在公司的数据库里，白白的浪费了大数据真正的价值，也失去了大数据的意义。 还有就是随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高；其次，随着越来越多数据可视化的需求产生，地图、3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，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，数据可视化将失去其价值。 我们每天都在说大数据，那数据到底能“大”到怎样的程度？也许你已经听说过以下结论：世界上90％的数据是在过去几年内产生的。事实上，过去三十年中，全世界的数据量大约每两年增加10倍，有专家估计，到2020年的时候，数据的年度产出量会达到4300%甚至更多，这已远远超出了著名的摩尔定律理论；所以，面临着这样的巨大挑战，大数据时代的数据可视化就凸显的尤为重要。 目前市面上也已经具备了很多成熟的BI数据可视化工具，如Tableau、

要使数据分析真正有价值和有洞察力，就需要高质量的可视化工具。市场上有很多产品，特点和价格各不相同，本文列出了一些广泛认可的工具。其实企业如何选择一个合适的可视化工具，并不是一件容易的事情，需要仔细的考虑。 Salesforce公司的一项调查显示：53%的员工要经常查看分析数据，却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标，就好比是大海捞针。数据可视化工具面向用户直观显示结果，帮助用户快速理解和分析数据。 高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件，帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据，呈现数据的完整轮廓。像饼状图、曲线图、热图、直方图、雷达/蜘蛛图只是可视化中的一小部分，这些方法可以简单地表示数据并展示特点和趋势。 下面给大家展示一款方便的可视化工具： NBI大数据可视化分析工具平台，在NBI大数据可视化分析平台中，只需三步即可完成数据可视化分析报告的制作： （1）接入数据源 （2）建模数据分析模型 （3）制作可视化分析报告 完成可视报告制作： NBI大数据可视化分析平台 支持多种数据源的接入，可以非常方便的与企业现有IT系统数据做对接； NBI大数据可视化分析平台（http://nbi.easydatavis.com:8033） 提供了几十种图形展示组件，供用户使用。 来源： https://my.oschina.net/u

什么是数据可视化： 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。 数据可视化分析有什么作用： 1.现状分析 告诉你过去发生了什么，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。 2.原因分析 告诉你某一现状为什么发生，经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。 3.预测分析 告诉你将来会发生什么，在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。 如何实现数据可视化： 我们通常会通过两种方式实现可视化大屏的制作： （1）通过写代码的方式实现各种大屏的制作 大部分人可能会选择Echarts组件来做数据可视化，Echarts是百度的一款开源数据图表组件产品，它是一个纯JavaScript的图标库，兼容绝大部分的浏览器，底层依赖轻量级的canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图

MyCat是什么？ 从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库读写分离，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。也可以指定多个写库多个读库。 MyCat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来，无论是那种存储方式，在MyCat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的操作，这样一来，对前端业务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度。 MyCat可以干什么？ 单纯的读写分离，此时配置最为简单，支持读写分离，主从切换 分表分库，对于超过 1000 万的表进行分片，最大支持 1000 亿的单表分片 多租户应用，每个应用一个库，但应用程序只连接 Mycat，从而不改造程序本身，实现多租户化 报表系统，借助于 Mycat 的分表能力，处理大规模报表的统计 替代 Hbase