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用数据可视化,挖掘数字背后的价值!

用数据可视化,挖掘数字背后的价值! AI实践工程院
2022-09-08
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导读:玩转数据,时不我待








本期内容 

 高价值数据的可视化之路 



数据可视化作为近些年的热词之一,折射的是新技术的应用成果.


它是将零散无序的数据源转化成看得懂的可视化图表,以更准确、更简洁、更高效的形式展现帮助精准决策。


这,也是企业数字化转型的重要一环。




数据可视化的 

发展趋势 



随着若干新兴技术的发展,数据存储、采集、处理、数据安全等成为国家重点扶持项目,这为数据可视化等相关细分产业,提供了广阔的赛道。


据数据统计,我国数据可视化市场规模由2017年的13.2亿元快速增加至2021年的43.8亿元,预计2026年,将达到236.9亿。


数据可视化已逐步成为大数据产业链的最后一公里。



/ 公众号后台回复“报告

可查看《中国数据可视化平台行业概览》详细报告(来源:头豹)



在企业数字化转型过程中,数据的处理有至关重要的作用。


多系统数据整合、数据展示效率、数据壁垒、报表输出效率等问题,渗透在绝大多数的企业当中。


如何挖掘数据背后不可限量的商业价值,成为转型的痛点。


数据可视化是一种数据赋能的过程,是大数据内在价值的最终呈现手段。


通过分析和利用各类图表视觉效果把数据变成:


观动画、看颜色、辨长短、分高低的有价值信息。


帮助经营者发现内在规律、发掘深度规律,指导经营决策。


原本耗时费力才能归纳、分析的经营数据,通过可视化平台能够完成实时汇总,信息反馈速度最快可达秒级


高效输出、信息透明、增强数据全局结构和具体细节,这些都是从根本上为企业降本增效。


来源:头豹


数据可视化呈现的不仅是高端炫酷大屏的科技感。


更是通过充足的展现空间、强烈的视觉对比、丰富的动态效果,所体现的多维度、有重点、实时变化的数据信息


神州数码云基地基于项目研发的层次突出、实时交互的可视化大屏(已脱敏)


打造最低的理解成本、最高的展现效率,方为科技感的重要使命~





数据可视化的 

应用场景



数据可视化的应用范围囊括了各类业务场景。


常见的数据可视化从应用场景大体可分为以下三类:


 图文分析 



 统计报表 



 数据管理驾驶舱 






数据可视化的 

解决方案 


目前市场上已经有很多数据可视化产品,但这也意味着需要企业去匹配相应的产品,在面对繁杂的信息流、多方联动的系统时,无法避免产品通用功能的限制性。


企业想基于自身业务需求开发一套更精准、可扩展、易使用的数据可视化平台,可以选择完全自研基于第三方数据可视化产品定制化开发



 自研实现数据可视化 


一个完整的数据可视化方案一般包括4个步骤:


·数据拆解

从展示场景开始拆解需求、梳理数据、确保数据不误导、不遗漏

·数据片段

将分散的数据按照一个业务场景进行梳理、结合使用环境将数据展示串联成一条故事线, 形成一个段落 

·数据故事

将若干故事片段结合行业背景梳理成一个完整的故事

·数据展示

将故事和UI设计师进行配合设计, 让数据价值从展现方案中体现


通过自研框架 我们能够将各种一流的开源技术有机结合在一起。


通过图层分层架构,、点线面结合设计、镜头语言设计、动画设计与复杂的交互用户体验设计,创造出满足客户需求的效果。


直观上我们可以看到有3个难关需要打通:


# 第一关: 成熟的数据仓库


技术团队能够搭建并维护自身的数据库。


比如:报表需求提交、报表加工、过滤组件、数据权限、大量报表导出、关联筛选等等。数据库作为数据可视化的底层核心,直接影响了整个可视化的质量。


# 第二关: 完备的技术栈


如果说第一关还能派几个技术人员去解决,那么这一关,就需要技术人员有团队规模,且能相互配合。


最直观的问题是:前后端的耦合性是否能够支撑项目的各个环节顺利进行?


如何解决由于项目成就感弱,前后端成长慢,导致的工程师不稳定,业务决策等待的周期变长,报表的零散维护出错率更高的问题?


# 第三关: 优秀的渲染及UI能力


前两关是建地基,这一关便是盖房子~


比如产品的交互体验、整体的汉化效果、设计稿的风格、流程是否好上手、大盘性能等等,完美地呈现出想要的效果,才算是顺利通关。


当然,日常的维护,是后话了~


通过自研实现数据可视化大屏的优势在于:可以精准对标业务需求,实现高度定制化。


但是交付周期相对较长;另外对技术团队的业务分析能力、数据处理能力和技术开发能力有较高的要求。


如果没有优秀的技术团队支撑,很容易半路夭折。如果定制化的要求较高,需求比较复杂,又担心技术瓶颈,不妨选择专门的技术团队做这件事。


神州数码云基地基于客户不同业务场景需求

自研数据大屏(已脱敏)



 基于可视化产品二次研发 


这类方案比较适用于定制化程度较低的企业,不用从0-1去搭建,整体的研发时长也相对较短,交付周期短。


目前常见的产品有DataV、EasyV、SmartBI等。


基于产品的二次研发可以利用产品本身的数据可视化搭建工具,开箱即用的海量模板,监控刷新钻取联动动态交互技术等优势实现快速开发,这对技术人员本身的研发经验及对产品的熟悉程度有较高的要求。


神州数码云基地基于DataV交付的仓储数据大屏(已脱敏)





写在最后 


在数据可视化平台的业务领域,我们在自研、基于已有产品的研发上均积累了很多客户案例。通过与大量企业合作,在数据可视化这个板块也有了一些小小的心得体会。


感兴趣的伙伴,可以进一步咨询~


/ 点击上方,了解我们~


在整个数字化进程中,新技术的应用并不是目的,其根本目的还是少走弯路,提升业务和服务的竞争力,让企业获得更大的竞争优势。


我们助力于用数字化技术,重构企业价值。


如果你刚好在困惑当中,欢迎一起沟通沟通!


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