数据价值应用—数据可视化

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。但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。 然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。所以,数据可视化的核心目的是为了更加明确地、有效地传递信息,让读者和受众可以更加快捷、更加直观的理解数据所蕴含的意义。 其实,数据可视化已有悠久的历史,我们可能永远都无法知道世界上第一个数据可视化的作品长的是什么样子了。因为,它很可能画在一块柔软的沙地上,让风儿一吹就跑了;也可能是刻在岩石上,但那个山洞早就在沧海桑田中不知所踪。 实际上,在那个年代,古巴比伦人、埃及人、希腊人和中国人都开发出了以视觉方式表达信息的方法,有人目光朝上,用来绘制星空的变化,有些人则把目光投向了地平线,那里生长着一座座山川,一洼洼河流,于是就有了地图、河图。 都灵纸莎草地图(埃及,公元前1150年) 上图这张复杂的埃及纸莎草图,就是在19世纪的“底比斯”中发现。它是现存最古老的地形图,展示了一系列丰富的信息,包括地理、矿物开采等数据。当然,由于年代久远,我们现代人已无法直接解读。但最新的研究表明,这张图纸中所包含的地理信息是非常精准的。可见,当时的人们在测量方面的技术之精湛,对数据准确性的要求有多高。 苏颂浑象西南方中外官星图(中国北宋,公元1092年) ​苏颂(1020年12月10日-1101年6月18日),字子容,原籍福建路泉州同安县(今属厦门市同安区),后徙居润州丹阳县。中国北宋中期官员,杰出的天文学家、天文机械制造家、药物学家。 苏颂博学多才,于经史九流、百家之说,及算法、地志、山经、本草、训诂、律吕等学无所不通。他领导制造了世界上最古老的天文钟“水运仪象台”,开启近代钟表擒纵器的先河。因其对科学技术,特别是医药学和天文学方面的突出贡献,故而被称为“中国古代和中世纪最伟大的博物学家和科学家之一”。有《本草图经》《新仪象法要》《苏魏公文集》等作品传世。今人辑有《苏颂全集》。上图为《新仪象法要》中众多星图中的一幅,苏颂绘制的星图是历史上流传下来的全天星图中保存在国内乃至世界上最早的星图,创造了世界第一。 这就是数据可视化经历的第一个阶段(17世纪前),早期地图、星图及图表等。后来数据可视化又陆续经历了测量与理论(17世纪)、新的图形形式(18世纪)、现代信息图形设计的开端(19世纪上半叶)、数据制图的黄金时期(19世纪下半叶)、现代休眠期(20世纪上半叶)、现代复苏期(20世纪50年代-70年代初)、动态交互式数据可视化(公元1975-2011年),直到现在的大数据时代。 从计算机及IT领域发展来看,数据可视化在IT技术的驱动下,得到了快速的发展。而数据可视化的内涵及应用也不仅仅局限于数据可看的阶段了。在整个大数据技术体系里面,有一个名词:BI(商业智能),从这个领域的发展也可以看到数据可视化的发展趋势。 商业智能发展阶段 由上图可见,数据可视化作为BI的重要技术手段,已与数据分析、数据挖掘、AI与机器学习等技术深度融合,应用领域也得到了大大的扩展。展现形式也从简单的图表发展为多层次指标集成、总分结构的上卷/下钻、二维/三维地图展示、BIM仿真建模等,从视觉、数据、维度、领域等方面都得到了全面的加强和提升。 用友拥有30多年的企业软件开发和实施经验,在这个过程中,积累了丰富的数据分析和展示经验和能力。基于大数据技术架构体系研发的数据中台中的智能分析产品,以数据可视化为核心,可全面支撑用户数据价值应用及数据分析挖掘需求。 智能分析具有以下五大优势: 1.便捷自助的个性化分析服务构建。基于分角色视图,提供个性化分析服务构建能力;针对企业用户个性化需求,为管理员提供便捷自助的数据源准备和数据模型建设环境;为业务人员提供零代码业务分析设计能力,支持个性化的分析、交互、分享。 2.中国式复杂报表。支持用户导入报表样式,设置报表自定义项,多层表头嵌套,横向纵向扩展;支持类Excel公式、单元格计算公式、条件格式、批量导出、所见即所得打印;支持不同数据模型,在报表层面进行设置关联,综合展现报表。 3.灵活的移动设计与应用管理。支持基于数据模型设计移动端分析、PC端页面适配移动端展现;支持配置管理移动端场景视图,授权用户、角色的移动端场景视图权限;支持多种类型移动端浏览和分享;支持用户创建移动应用分析;支持配置各种组件:多页签、宫格、轮播图、列表、嵌入、折叠列表、分割线、图片;支持与友空间、企业微信、钉钉及其他应用集成。 ​ 4.提供炫酷的可视化效果和数据驱动的场景动画。用户可以通过系统预置的素材库快速搭建数字大屏,支持自定义上传功能设置您专属的图标样式,支持JS在线扩展编程,支持按照像素比例缩放功能,完美解决您的个性化大屏设置需求,并根据您的硬件设备自适应展示。 5.其他技术优势 ① 创新架构,创新微服务架构,云原生开发,高性能查询与计算引擎。支持类Excel表达式语法、内置语法解析器、SQL翻译引擎。对于报表、自助分析、仪表板、数字大屏、移动端应用的高可用高性能提供有效保障。 ② 敏捷自助,提供包括拖拽式、自适应布局、自由布局等多样化布局控件,可扩展的组件化统计图表、丰富的统计函数、灵活的筛选功能,实现多分析要素轮播。可实现智能图表联动、钻取、链接等分析交互,帮助用户较短时间内自助配置分析看板。 ③ 秒级响应,支持基于列存储的MPP架构的分布式数据库进行敏捷分析,支持数据模型快速预加载。仪表板、报表功能实现了亿条数据、秒级响应。 ④ 数据模型支持SQL模式、视图模式、存储过程模式等多模式,满足不同技术能力用户设计数据模型。 ⑤ 灵活扩展能力,具备优秀的插件扩展能力,支持图表类型扩展、自定义样式,支持接口数据源,为生态伙伴提供了良好的集成扩展能力。 ⑥ 多场景分析,针对不同场景,智能分析支持分析、报表、填报、报告、智能等产品模块,包括表格、各型统计图、GIS地图等多种可视化组件,更为便利地为用户提供贴近应用场景的、个性化的数据可视体验。 ⑦ 数据填报,支持企业数据填报到分析一站式数据处理场景,完整的企业数据采集模块,很多友商并不具备本产品能力。 ⑧ 智能报告,提供图文并茂的呈现数字报告,与word文件无缝集成,当下众多企业的核心诉求之一,很多友商不具备本产品能力。 ⑨ 智能发现(公有云),融合NLP能力建立的自然语言理解解析引擎,实现了智能化的用户意图理解。通过提供所要即所得的问答式搜索,显著降低分析人员使用数据分析的门槛,帮助用户便捷迅速获取有效信息,实现精准数智化决策。 业务集成,天然与用友产品无缝快速集成,无需开发即可发布到业务模块。 应用案例—机场资金集中管控项目 一、业务目标 搭建四川双流机场集团财务运营监控管理系统,为以后分析经营业务提供良好的数据支持,并为决策层提供直观、重要、简洁的经营可视化数据,支持高效决策。其中,酒店成本分摊模型在BI界面落地,按照各业务线条、时间维呈现收入、成本及盈利能力。 管理会计其他内容分散在各地实现,如预算管理的深化应用,管理报表的设计、实现取数等,分别在预算系统、报表管理系统予以分别落地。具体落地方案同一期的预算管理和报表管理解决方案思路,通过表样、公式、勾稽关系、指定数据源、以及报表组织架构树得以实现。 二、技术目标 通过合理的规划和设计,构造较为完善的系统体系结构和技术框架,保证系统的易维护性、可扩充性和稳定性,最终建立起一个集中企业所有生产经营信息的数据分析平台、一个对基础业务数据进行管理和统计分析的综合性应用系统,其服务面向企业各业务部门以及企业的管理决策层。 三、数据架构 ​该项目根据需求整理和整体设计,将分析主题分为现金流量、应收帐款、资产管理、债务管理、盈利能力、财务分析等13个主题数百个指标进行呈现。展示效果如下: ​ 领导界面 现金流量 财务分析 资金分布 该项目通过数据分析指标设计,利用数据可视化技术,基于智能分析产品进行快速开发实施,帮助客户完成资金集中化管控,大大提升了管理效率和粒度。 主要体现在以下四个方面: 全面预算深化应用  基于预算管理系统的上线,业务预算的推动迈出了坚实的一步。预算管理作为管理会计最直接的发力点之一,是本次管理会计实现的必要落脚点。借助资产管理系统、人力资源管理系统、结算业务系统的建设契机,进一步推动业务预算落地,解决年度业务预算编制和执行分析的问题,优化调整业务预算编制套表的样式、指标、维度等,完善预算套表体系,深化预算管理应用。 ​ 集团第四张表 财务管理分析离不开数据,除标准三大报表外,各企业都在挖掘不同财务管理口径的管理报表。“第四张表”顺势而生, 该“第四张表”套表系列具备完整的勾稽关系,能够展示所需口径的数据,为财务管理分析奠定数据基础,重构分析体系。为指标稽核提供了全面的数据支撑和分析思路,充分解放了人力,提高了分析效率。 ​ 清晰的分析思路助力领导决策 通过不同主题的指标分析,让纷繁庞杂的指标及分析变得条线清晰,领导决策时直接通过可视化报表和指标面板即可获得当前分析决策所有数据。同时,通过不同业务域报表的逐层分析,直接将分析思路在层级报表中进行呈现,再辅以高点、告警等手段,可直接定位到异常数据点进行原因分析,日常数据分析工作效率提升了70%左右。 ​ 指标体系的全面建设让数据挖掘成为可能 该项目实施之前,用户就有很多数据分析挖掘的需求,但囿于杂乱的数据和不成体系的指标,大量日常工作都被海量数据的整理和分析所羁绊。通过指标体系的全面建设,搭建了科学、有效、高质量的数据基础,数据的初步分析也通过指标体系进行了全面、清晰的呈现,数据挖掘的需求和思路都得到了突显和保障。

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