數(shù)據(jù)可視化是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示,并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。數(shù)據(jù)可視化技術的基本思想,是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示,大量的數(shù)據(jù)集構成數(shù)據(jù)圖像,同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示,可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù),從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析。

企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺
企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺是為企業(yè)打造的一個集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)于一體的大
數(shù)據(jù)存儲,分析和可視化應用的企業(yè)大數(shù)據(jù)中心,是企業(yè)基于數(shù)據(jù)驅動的可持續(xù)發(fā)展的源泉所在。
支持大規(guī)模設備多源異構數(shù)據(jù)融合
大數(shù)據(jù)平臺基于分布式的數(shù)據(jù)庫存儲服務,包括MySQL數(shù)據(jù)庫、HBase數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫以及Redis數(shù)據(jù)庫服務,實現(xiàn)多機房自動冗余備份,自動讀寫分離保證數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性、網(wǎng)絡問題、單庫壓力等各種問題。其內部組件包括:企業(yè)級
數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),整合、融合設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、運維與管理數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)等多源異構大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)倉庫ETL程序對各種時序數(shù)據(jù)、表格數(shù)據(jù)的清洗和標準化,為數(shù)據(jù)分析和
數(shù)據(jù)應用提供整合的數(shù)據(jù)源;支持設備傳感器數(shù)據(jù)和運維數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中進行永久保存,通過提供文件、數(shù)據(jù)庫接口、消息隊列接口以及REST API接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)訪問存儲、數(shù)據(jù)分析使用等。
提供面向大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、查詢、挖掘分析工具
大數(shù)據(jù)平臺提供面向大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、查詢、挖掘分析工具,基于瀏覽器訪問的集成化挖掘分析環(huán)境,包含基礎統(tǒng)計組件、數(shù)據(jù)查詢組件、挖掘分析組件、運行等工具,兼容主流
大數(shù)據(jù)分析與機器學習框架(如Hadoop/Spark等)。實現(xiàn)TB乃至PB級別的分析任務處理,能夠在秒級查詢巨大的數(shù)據(jù)表,在同樣的數(shù)據(jù)集上提供更好的性能。
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