青云聚信的应用里的数据魔方大数据主要是干什么的的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-05-07 05:34 标签： 大数据主要是干什么的
随着数字经济的热度不断提升，企业数字化转型已不是选择题，而是成为关乎企业生存和发展的必修课，特别是中小企业，拥有数字化、智能化信息处理能力将成为逐力市场的一大优势。然而，中小企业自身技术水平不高、技术积累不深、技术人员储备不足，难以满足企业数字化平台的开发、部署、运营和维护需求，数据分析水平也难以满足市场需求，因此在数字化转型过程中，中小企业急需“低门槛好使用”“性价比高”的数字化“工具”，而浩鲸云的鲸智WhaleBI就是这么一款“快好省”的智能化、可视化分析工具，通过“零代码”“拖拽式”“自助式”探索分析，助力中小企业降低数字化转型成本和壁垒，提升企业的核心竞争力。接下来就让我们一起来解锁这款“快好省”的智能化分析工具吧！“低门槛”实现数据集成WhaleBI可通过界面化的方式配置数据源，并且支持的数据源类型全面丰富，包括：Oracle、Mysql、GP、DB2、UDAL、ClickHouse等20+结构化数据库，FTP、Hive、Hdfs、Spark、Hadoop等10+非结构化数据库，HBase、Redis、MongoDB、ES、CTGCache、InfluxDB等NoSQL类，SSH、TELNET等通讯类，Kafka、ZMQ、CTGMQ等消息队列类，低门槛满足企业的各类数据接入需求。同时，“零代码”的数据集成工具负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、数据文件等抽取后进行清洗、转换、集成，无需代码或者SQL开发，可通过界面选择对应的集成组件进行数据的接入和处理，供后续的数据共享及数据应用。“零代码”完成数据建模数据建模是数据可视化分析的关键环节，WhaleBI通过对数据集成提供的元数据或者宽表以拖拉拽的方式进行组装，形成数据集信息，为可视化分析提供有力的数据保证，使报表配置变得简易快捷，即使不具备开发能力的业务人员也可轻松上手、自行建模，降低了学习成本、提高了分析效率。业务人员只需通过界面化拖拽数据库中的多表进行关联，最后形成可视化分析需要的数据逻辑集合再生成数据模型，同时通过筛选需要的字段，生成组合数据集。“拖拽式”自助探索分析 1、拖拽式分析组件，丰富多样WhaleBI已具备多达40+的分析组件类型，包括文本组件、指标卡、Tab页签、基础表组件、复杂表组件、交叉表组件、饼图组件、柱状图组件、条形图组件、堆积柱状图、堆积条形图、分组条形图、折线图、雷达图、漏斗图、仪表盘、波士顿矩阵、桑基图、地图组件等。业务人员可根据具体的业务分析场景，自行拖拽对应的分析组件，例如数据明细分析报表等则可以选择基础表、复杂表、交叉表等分析组件，如需在明细数据基础上做汇总、趋势分析等则可以选择指标卡、饼图、柱状图、折线图、漏斗图等分析组件，同时可通过界面化配置汇总数据与明细数据的联动、层层下钻、追根溯源，能够图形化、显性化地体现数据的趋势和走向。如需制作数据大屏，则选择大屏布局，同样是以拖拽对应的分析组件的方式，可视化、自助式配置数据大屏看板，有效助力企业经营决策、灵活应对市场变化。 2、自助式维度度量配置、简便快捷WhaleBI可视化仪表盘配置界面，选择已建模完成的数据集后，界面将展示数据模型中所有的维度和度量字段，可通过拖拽方式或者双击方式配置报表或大屏需要展示的维度和度量信息，同时可基于度量配置简易快捷的计算方式，包括：总和、平均、最大值、最小值、占比、排名、总体方差、总体标准差等计算，方便业务人员按需选择分析对象和指标，简便快捷。3、自助式背景样式配置、灵活高效WhaleBI可视化仪表盘配置界面，可自行配置报表或大屏的标题内容、标题样式、背景样式、背景颜色、背景图片、图表样式、图表颜色等，自定义整体风格。同时，可界面化选择度量的字体、格式化方式、数值单位、小数位、分隔符等，XY轴的最大值、最小值、字体样式等。方便配置人员随心选择，灵活高效。目前，浩鲸科技与行业客户一起完成了100+以上的数字化转型模式的探讨及项目的合作落地。未来，鲸智WhaleBI将继续为各类型规模企业提供企业经营数据自助分析、构建个性化移动看板、海量&复杂的业务分析需求、为公司经营决策提供辅助，为行业客户数字化转型贡献着自己的力量，未来已来，“数字化转型之路”期待与您同行。鲸智WhaleBI已积累通信、交通运输、公共部门、工业制造、银行金融、零售等多种行业成功落地，并帮助各行各业实现敏捷分析、高效决策。鲸智WhaleBI已架浩鲸云官网，并推出免费试用版，欢迎登陆官网体验：http://www.hjcloud.com
数据中台太火了，我们经常可以看到企业扎堆上“中台”。但有一部分人依旧没搞明白中台究竟是什么。首先简单解释一下，前台是我们所看到缤纷的界面及感知到交互展现的操作，后台是支撑这些操作的服务、流程、算法、数据、基础设施等，中台则是衔接n个“前台”和n个“后台”的中间层，承上启下。为了更好打通数据，减少后台的重复建设，让前台应用敏捷迭代，中台应运而生。一、业务挑战随着企业的组织架构复杂化，业务系统越来越多，每“上新”一套前台业务系统，就要配套一系列后台支撑系统，效率低下又劳民伤财，为此，企业想要建设中台的原因不外乎是：数据业务断层：企业内部存在大量烟囱式项目，同一份数据在多个业务系统内保存等问题，难以保证数据管控质量。数据重复建设：业务功能的重复建设导致业务数据重复，造成了数据的冗余、无效、不一致等情况。数据标准不统一：各部门间各自定义数据指标与标准，导致业务部门间数据合作困难，增加沟通成本。数据资产难管理：企业依靠人力与手工管理，方式简单粗暴，管理效率低下。不同的企业对数据有不同的需求。企业数据应用不断更新迭代，企业的中台系统也需要不断变化。我们便可知，中台其实并不是个具体产品，更不是标准化的产品，它是一套“机制”，通过有形的产品和实施方法论来支撑。二、方案架构数据中台的最终目标都是数据价值的挖掘和应用输出，其核心思想是“让数据更快、更省地用起来”，实现业务数据化和数据业务化的双向反馈。简单来说，“数据中台”就是通过一系列的操作，把企业的数据进行“资产化”，并实现持续的数据资产运营。而要完成这些操作，不仅需要一套技术产品，还需要体系化的实施方法和经验。为了解决企业数据中台建设的问题，迅易科技建设了一套完整的企业数据中台建设解决方案，聚焦企业从数据前台到业务后台于一体的数字化建设，实现平台、管理、应用并重的数据中台，打造企业级数据中台全链路解决方案，提升企业数据生产力。该数据中台体系架构具有一定的柔性，可以帮助企业在加强基础能力建设的同时，推动重点业务数据价值探索，按需建设。比如：统一数据标准：通过数据标准体系建设方法论+数据指标系统，统一数据指标口径，消除数据二义性。统一数据服务：统一对外数据服务接口，实现所有需求，一个接口。统一数据资产管理：提供企业级数据资产管理平台，并通过数据地图与数据血缘实现360°数据全链路追踪。统一开发平台：提供可视化、拖拽式自助开发与分析平台，统一数据开发流程与项目周期管理。三、方案优势在搭建数据可用环境过程中，迅易科技会更关注架构的优化和资产的盘点；在数据整合的过程中，更注重落实数据的规范、确保数据的质量，保障数据的安全。该解决方案能为众多企业数据中台建设提供科学指导，其优势体现在：01打通业务数据阻塞实现各系统之间数据的共享协同，确保业务数据准确性和唯一性，可实现需求交付速度、数据查找效率、数据查询能力的提升。02降低运维和管理成本统一的数据存储，避免企业内部数据与系统重复开发、投入等问题，大幅节约运维和业务管理成本，提升整体研发业务价值。03保障业务数据安全同全链路权限管控、自动以审批流、自动风险识别、智能数据脱敏等数据管理手段保障业务数据安全。04快速支撑业务应用一站式提供从数据采集到数据处理、数据建模、数据服务的全链路构建能力，并提供丰富的数据分析工具，为企业运营提供全面及时有效的数据支撑。
数据唯有和场景结合，体现其数据价值。场景既是数据要素的“土壤”，又是数据“价值天花板”什么是场景，比如：我们在日常生活中进入某一个地方，某一个环境形成场和景的结合，我们进入场景目的是什么？是需要解决我们什么问题？场景设置是可以解决无数个问题，但这些问题需要我们去发现。因此出现了一对一，一个问题对应一个场景；一对多，既多个问题对单个场景。数据场景在于数据用于解决各种问题的场景，数据容易得到，从数据出发的场景难寻，或者从问题出发既场景出来，来找数据比较难。数据场景就是帮助数据找适合的各种场景，实现数据价值的最大化，场景帮助物理世界或虚拟世界主体解决各类痛点，难点问题，数据场景从物理或虚拟世界去找寻，找出的场景如何进行评价，如何进行场景价值评估，是数据交易行业最紧要问题。行业共识数据是资产，但是具体讲应该是可用于数据场景的数据，解决实际问题的数据是资产。没有认为数据场景是资产，数据场景可以认为是解决的实际问题，这一实际问题所需要的各种数据要素和算法结合形成数据场景。数据直接或间接运用于场景，间接运用经过隐私计算，数据计算运用于场景。数据交易，谁掌握了场景，谁将拥有数据的财务利益。谁掌握的数据场景专利越多，谁将巩固自己的数据场景地位。余行专利事务所结合与企业，科研单位，高校等算法合作，独创数据场景评价20个维度如下：价值性，创新性，实用性，迁移性，时间性，空间性，完整性，生态性，操作性，复用性，分割性，演化性，量化性，归一性，算法性，交易性，指数性，融合性，原始性，渠道性。用高企思维做数据场景，数据场景评价维度第一是价值性，即该数据场景能否解决相关痛点、难点、堵点，能否创造经济价值。如果场景没有价值，那么对应的数据应用也无法开展；第二是创新性，即该数据场景是否具有创新，是否是新场景，是不是专精特新、战略新兴产业、消费高新领域的新问题；第三是实用性，即该数据场景能解决现实生活中、工作中实际问题；第四是迁移性，即数据场景是否可迁移在其他企业环境或组织主体中，可迁移主体越多，场景的价值也就越大，可整体迁移或部分迁移。第五是时间性，即数据场景时间标签是依据实时数据或历史数据或者二者结合，数据场景有效期是多久，依据历史数据计算未来价值较高，实时数据计算未来价值精准，数据场景有效期内计算未来，价值较高。第六是空间性，即数据场景是否跨时空，是否横跨物理世界、虚拟世界？数据场景实现虚拟和物理世界结合，价值高，数据场景适合不同地理位置使用，价值高。第七是完整性，即该数据场景结合解决实际问题，综合考虑，评价场景完整性，数据场景需求是否明确，数据场景功能指向是否可验证。强调完整性是把问题具体化、精细化；第八是生态性，即该数据场景是否考虑到生态友好，是否绿色环保，是否会对作用环境或相关生态带来负面影响。第九是操作性，即该数据场景是否可操作，主要考虑场景的数据来源，数据算法，数据效果是否可实现。第十是复用性，即该数据场景是否可应用于其他的环境或其他数据场景中，主要指数据要素，数据场景，数据算法等复用。第十一是分割性，即该数据场景是否可分割，根据实际解决技术问题，数据场景是否可分割，分割的数据场景解决某单一问题。可分割的数据场景价值高。第十二是演化性，即该数据场景是否借助数字技术自行演化，在AI技术指导下，数据场景依据采集解决技术问题改变而进行数据场景演化，实现解决新的技术问题，从而在原数据场景基础上产生新的数据场景。第十三是量化性，即该数据场景是否可得到具体的数据来源支撑，如果数据场景找不到可以支撑的数据，则场景无量化。如果数据场景在运用后无法在解决实际问题效果上量化，则场景无量化。第十四是归一性，即该数据场景是否简单，是否容易理解，是否可归纳为数据场景的同一性，使用主体是否理解。具有归一性数据场景价值高。第十五是算法性，即该数据场景是否具备数据场景所需要的算法设计、算法是否可智能化演化，算法对于场景解决的技术问题是否具有促进作用等第十六是交易性，即该数据场景是否可进行交易，数据场景交易带来数据场景的价值提升，数据场景不单独属于主体使用者，属于数据场景创造者，数据场景交易需要进行可专利化实现。第十七是指数性，即该数据场景是否可进行指数化的设计，数据场景众多，进行指数化设计，可快速批量进行数据场景交易。数据场景交易背后是基于算法的专利交易。第十八是融合性，即该数据场景是否可融合主体自身数据，以及融合市场的传统观点，理念，技术，多个数据场景之间是否可融合。第十九是原始性，即该数据场景是否从最终端消费出发，向产业上游传递场景，从终端到产业最上游的场景传递，确保数据场景来源可追溯，从最原始的终端需求出发，建立数据场景。第二十是渠道性。即该数据场景是否解决数据来源方向，以及数据场景是解决客户的渠道还是产品、工艺。20个维度不仅可以作为场景评价的参考，也可以用于数据场景建设、数据场景优化、数据场景交易、数据场景评估等。

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