大数据可视化实时交互系统白皮书
目录
第1章产品定位分析 (1)
1.1产品定位 (1)
1.2应用场景 (1)
1.2.1城市管理RAYCITY (1)
1.2.2交通RAYT (2)
1.2.3医疗RAYH (3)
1.2.4警务RAYS (3)
1.3产品目标客户 (4)
1.3.1政务部门 (4)
1.3.2公共安全部门 (4)
1.3.3旅游规划部门 (5)
1.3.4其他客户 (5)
第2章产品简介及优势 (5)
2.1软件产品系统简介 (5)
2.1.1系统概述 (5)
2.1.2系统组成 (6)
2.1.3系统对比 (7)
2.1.4内容开发分项 (7)
2.2主要硬件设备简介 (9)
2.2.1［R-BOX］介绍 (9)
2.2.2［R-BOX］规格 (10)
2.2.3设备组成 (11)
2.2.4现场安装需求 (11)
2.3产品优势 (12)
2.3.1专业大数据交互可视系统 (12)
2.3.2极其便捷的操作 (13)
2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13)
2.3.4超大系统容量 (14)
2.3.5高安全可靠性 (14)
2.3.6优异的兼容扩展能力 (14)
2.3.7灵活的部署方式 (14)
2.4方案设计规范 (14)
2.4.1设计依据 (14)
2.4.2设计原则 (15)
第3章产品报价及接入方式 (16)
3.1产品刊例价 (16)
3.2接入注意事项及常见问题 (16)
第4章成功案例 (18)
重庆：城市服务可视化解决方案 (18)
成都：政务云数据可视化解决方案 (19)
深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20)
世界互联网大会：大数据可视化 (20)
智能建筑：物联应用解决方案 (21)
第1章产品定位分析
1.1产品定位
RayData是定位于数据可视化的展现和资源管理产品，依托前端的效果展示和后端的大数据分析能力和结果输出，对于数据来源既可以是客户自有数据动态接口接入（需要另行安排开发周期）以及静态数据阶段性展现，也可以是腾讯大数据分析平台（需对接具体需求分析）输出展示结果。致力于用更生动、友好的形式，在政务管理还是商业发展，通过交互式实时数据可视化视结果来帮助更多的用户对数据资源的管理和更好的呈现。
根据数据管理的需求，数据可视化在数据管理体系中的应用主要体现在三个方面：大数据可视呈现、应用方案可视化和数据场景化管理。
针对具体的应用场景，以警务为例，自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件等突发事件发生时，可通过应急可视指挥调度，远程调度所有相关图像资源，为统一部署各项应急对策提供依据，然后配合总体应急预案进行远程指挥，以最快的速度完成最合理的决策。通过高效、直观的图像信息管理平台，不论在平时还是战时，均可通过警务系统结合大数据可视交互系统全面管理各项警务资源。
同时在国家“互联网＋”的大背景下，结合当今大数据的发展与应用，和网络信息时代的背景，为了更好的管理和使用大数据，引入更为清晰直观的数据呈现和交互方式，提高产品使用者的资源呈现效率和添加新的更为合理的资源处理方式。
1.2应用场景
1.2.1城市管理RayCITY
城市综合大数据可视化管理系统可实时接入城市政务数据与城市综合数据，并可同时将这些数据综合个人行为数据共同接入该系统，进行统一可视化呈现，全面呈现城市经济发展现状，并包括政府在科技、教育、文化、卫生、环保等领域取得的成就；支持按时间、空间、统计类别等不同维度与数据进行交互，全面分析了解城市发展态势，帮助城市经济与产业发展数据综合监管，可广泛应用于城市管理中各个的数据管理环节中，以便更好地对城市进行管理与综合辅助决策。
1.2.2交通RayT
通过实时场景实现道路视频监控展示，流量监测数据呈现，集数据通信、数据库和地理信息系统综合数据可视化为一体，并具有一定智能决策指挥功能的综合性集成系统，具有交通数据统计分析、综合监视、运营协调、应急指挥等职能。
1.2.3医疗RayH
加速医疗互联网应用的信息化建设，丰富医疗云生态，通过大数据场景可视化，优化看病流程，提高医生诊疗效率，降低患者等候成本，分析医疗大数据，帮助实现医疗资源分配合理化，剖析医疗大数据价值，有效管理收集到的患者医疗数据。
患者医疗数据包括患者地域、年纪、性别、职业分布等患者属性数据分析，用药数据分析，疾病数据分析等，通过对疾病的数据的掌握与分析，获得医患之间、患病之间、病药之间的联系，依据数据分析中获得的信息，进行疾病提前预防、流行疾病防控等。让管理者、从业者与就诊群众更加直接的体会到互联网时代带来的便利。
1.2.4警务RayS
基于真实场景，将包括城市街区、地标点、建筑物、机动目标、管线设施等在内的城市全景进行完整、鲜活的呈现，并通过接入相关部门数据，集成视频监控、警力警情数据为一体，支持城市常态可视化呈现，可以综合了解警情、警力信息，合理布局警力分布，可以实现城市社会治安管理、安全防范、突发公共安全事件控制等功能。
1.3产品目标客户
1.3.1政务部门
以职能单位为代表的政府部门，需求上存在共性：
一是推进一站式的信息采集。统一的共享平台，实现资源信息的集中汇聚。
二是数据平台的共享开放。基于共享平台所形成的数据，促进跨地区、跨部门的数据共享。要以采集促共享，又以共享促采集，形成良性循环，让政务信息资源的价值最大化。
三是做基于平台化的应用服务。“互联网+”讲求平台思维，政务服务需要充分利用平台的功能，关联位置信息，分析挖掘数据，将线上应用与线下服务联动起来。
针对政府类客户的这类相关需求，充分发挥Raydata的全局性，可视化，统一共享的特征，切入客户实际痛点需求。通常政府类客户有通盘的思考但没有落地的手段，Raydata正是针对这一场景而生。
1.3.2公共安全部门
公共安全部门需要处理自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件等突发事件发生时，可通过应急可视指挥调度，远程调度所有相关图像资源，为统一部署各项应急对策提供依据，然后配合总体应急预案进行远程指挥，以最快的速度完成最合理的决策。通过高
效、直观的图像信息管理平台，不论在平时还是战时，均可通过警务系统结合大数据可视交互系统全面管理各项警务资源。资源呈现是第一步，通过全局视野和统一控制调度，可以发挥大数据交互系统的更大价值。
1.3.3旅游规划部门
旅游景区部门需要对所辖园区范围内整体地理状况，人流分布，人群画像，摄像视频控制，智能无人机监管，盲区控制，定点监控等都有较高的需求，景区指挥平台需要实时了解所需各组件整体状况，也需要能够有手段获得具体细节，调度合理的处置手段。因此对于Raydata的数据展现和交互调度有较为明确的需求
1.3.4其他客户
高新区，软件园区等客户，对于本辖区内人员流动情况，从业人员状况，流动趋势，年龄性别比例，甚至商务特征，消费属性，都有获知和呈现的需求，通过对本园区内主要行为人群的整体画像，规划出园区未来的引资和建设方向，也作为呈现汇报的立体化优势产品。
智能楼宇产品面向所有具备视频采集和物联设备的新型楼宇，通过和采集设备数据无缝接入的方式，实现在Raydata平台上的统一管控，智能调度，数据分析和预测，智能预警。
其他各类型具备范围内展示需求，对展现范围有明确的预期或者对效果有明显期待的客户都可以作为Raydata的目标客户。
第2章产品简介及优势
2.1软件产品系统简介
2.1.1系统概述
［Raydata］是RayKITE Tec.与腾讯云独立开发的数据交互可视化系统。集成数据可视化与实时交互等当今前沿的技术为一体，拥有无与伦比的数据集成图形化能力，完全自由的创造力与数据连接，状态逻辑动画和即时实现交互性。可以将视频，复杂的动画，2D / 3D 图形和/或实时数据流进行统一整合，并将工业数据与民用数据进行分类处理的结果通过定制接口进行实时图形化呈现与管理，相比于传统数据可视化界面，［Raydata］让枯燥单一的数据变得更加具有灵活性和绚丽震撼的视觉效果。在当今信息时代的环境下，提供给用户对
大数据可视化需求的无限的助力与可能，让非专业用户也可以轻松自如的应对各项数据专业应用。
［Raydata］还提供的可视化系统乃针对不同应用领域的特定要求而精心打造完全集成的系统，以其能极大程度地满足个性化的需求，以其独特的系统完整性、灵活性以及无与伦比的图像质量给人留下了深刻的印象。
2.1.2系统组成
［Raydata］可视交互系统由实时渲染图形引擎、场景模块、数据集成模块、交互体验模块、图像传输模块及前端呈现与设备组成。
整个系统以可视调度、应急指挥为核心，同时集成多方数据、图像传输等多项业务，可提供一体化的大数据可视管理解决方案。通过对各类数据与应用的整合，系统可将各级大数据资源进行综合管理，方便应急指挥中的数据呈现、图像跟踪、全程记录。
这种整合系统突破了传统的简单数据交流模式及图像传输模式，不仅实现了数据集成、图像传输等基本需求，更提供了和现今网络时代中大数据应用。
2.1.3系统对比
［Raydata］是专业的大数据可视交互系统，与业内其他系统相比，［Raydata］具备更加酷炫震撼的视觉效果与无与伦比的数据呈现方式，同时由于腾讯的优势，使系统具有链接用户数据与
2.1.4内容开发分项
2.2主要硬件设备简介
2.2.1［R-BOX］介绍
?R-Box 是针对Raydata可视化渲染系统而设计的专有运行服务器，。该产品有多种配置和尺寸，适应各种客户的需求，拥有最高的质量和可靠性，即使在恶劣的条件极其苛刻的项目都可以快速和稳定的运行。每一台R－Box是经过严格的质量控制和全面的系统稳定性测试。具有稳定性，高性能，低延迟和可靠性核心部件。
?每一台[Rbox]是经过严格的质量控制和全面的系统稳定性测试。具有稳定性，高性能，低延迟和可靠性核心部件。
?内置［Raydata］可视化系统平台，一体化提供强大的系统管理平台、可视化组件、数据融合及协同工作能力。支持超大分辨率输出,支持多机协同输出
?基于［Raydata］技术平台，支持集群化多机协同运行、多屏同步输出，实现大分辨率复杂多屏布局场景。集成多种拼控设备控制,内置多个品牌拼接控制器设备的控制接口，在系统内实现一体化同步场景切换控制。
?支持超凡的大数据吞吐能力和显示能力，工业设备级的可靠性，支持冗余热备，快速排除故障。软硬件一体式集成架构，一键式快速启动系统，降低维护使用成本。一机多用既可以为可视化决策系统提供可视化渲染服务，也可以为其他业务系统提供同种服务，提升资产利用价值。
?数据显示终端可以广泛应用于无限集成的显示组件，并针对数据可视化应用进行了性能
优化，完美支持多屏幕、超大分辨率等显示情景，且匹配可视化平台进行性能优化，支持海量数据目标同屏显示，同时经过多个项目不多优化，能为用户提供非常稳定的全天候运行环境。
2.2.2［R-BOX］规格
?大规模CUDA并行架构，使工作站的功耗和成本分别降至原来的1/20和1/10，性能却能与小型集群媲美，支持多个Tesla C2050/C2070/C2075计算处理器（每个处理器有448个核心，共1,792个核心），可提供4.12 Teraflops的单精度浮点运算性能和2.06Teraflops 的双精度浮点运算性能，CUDA程序环境，支持多种编程语言和API，包括C、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran，具备内存数据保护功能，加强了应用数据的完整性和可靠性，注册文件、L1/L2高速缓存、共享内存和DRAM都处于ECC保护状态，NVIDIA并行数据缓存（DataCache）技术，能够对无法预知数据地址的算法进行加速。?支持多个Tesla C2050/C2070/C2075计算处理器（每个处理器有448个核心，共1,792个核心），每台服务器可提供4.12 Teraflops的单精度浮点运算性能和2.06 Teraflops的双精度浮点运算性能、单双精度浮点运算标准。支持12或24 GB的专用DDR5内存（每颗Tesla C2050 GPU 3 GB，每颗Tesla C2070/C2075 6GB），4x 384-bit GDDR5 内存位宽(每个GPU 384-bit GDDR5接口) 。
?服务器显存总带宽达576 GB/s(每个GPU 144GB/s)支持2颗32纳米英特尔至强处理器Westmere 5600系列，每处理器6内核、12线程，和12MB二级缓存，支持Trusted Execution，Advanced Encryption Security，以及新的指令集(AESNI)、Turbo Boos、Intel Virtualization、Intel QuickPath Intel 5520芯片组，处理器集成内存控制器Intel QuickPath 总线架构，高达6.40 GT/s / 5.86 GT/s / 4.80 GT/s的总线带宽，最高192GB 1333 / 1066 / 800MHz。
?R-Box主要配件参数推荐：
R-Box I ：Cpu:双e5 2650 v4 / Gpu:Nvidia p6000 / 硬盘:Intel 750 pcie ssd / 内存:16g ecc 2133
R-Box II：Cpu:双e5 2650 v4 / Gpu:Nvidia p6000 + sync ii / 硬盘:Intel 750 pcie ssd / 内存:16g ecc 2133
2.2.3设备组成
2.2.4现场安装需求
2.3产品优势
2.3.1专业大数据交互可视系统
?主要应用于需要利用大数据进行管理与应用的各个行业；
?通过大数据可视交互系统，可实现大数据规模化呈现、事件讨论、实时图像传送等各类应用；
?传统的视频会议管理控制台的操作模式，功能较为复杂，不适合于大数据时代的发展；
?简单快捷的操作模式，提供最快速的响应机制；
?将大数据可视全面融入业务，不仅实现传统系统的进步，更可实现最直观的资源调配与辅助决策；
?实现指挥中心对所有数据成果的演示与呈现；
2.3.2极其便捷的操作
?全交互操作设计，只需手持控制终端，即完成控制操作。
?支持多数据源接入，操作简单。
?快速切换场景，可设置多种呈现模式，方便日常的警情汇报、重大活动成果汇报、演习等应用。
2.3.3震撼绚丽的高清图像
?支持高达超过10k（视设备）的视频分辨率，其清晰度是传统可视化清晰度的数倍。更可支持高清大屏部署，同时与多个数据接口对接。
?支持各种实时交互操控模式与体验
2.3.4超大系统容量
?可任意扩展数据接入容量及接入点的数量，不会受到类似传统接入容量的限制，这种扩展能力可全面满足网络信息时代数据系统的横向及纵向部署发展。
?采用非固定连接式管理架构，可任意扩展前端接入数量，可轻松部署几千至上万节点的超大型系统。
2.3.5高安全可靠性
?中心设备平台采用高可靠电信级硬件架构，全嵌入式设计，具备关键模块热备份、电源热备份、线路备份等电信级高可靠性机制。更支持128位硬件加密，全面保障系统安全。
2.3.6优异的兼容扩展能力
?可接入各类数据终端，如：各警务子系统数据终端、云数据等；
?可接入各类运行在腾讯云上的设备终端，如：各类传感器、摄像头，光源等；
?可与各类监控系统融合。
2.3.7灵活的部署方式
?系统支持大型或中小型指挥中心部署，也支持在领导办公室部署小型呈现；各个前端点可通过专用网络接入中心平台，也可通过卫星、无线等方式支持移动终端的接入。
2.4方案设计规范
2.4.1设计依据
本方案建设范围内的活动均遵守国家现行的规范与标准，对国家未制定的规范，则参照
相应的国际标准执行。本方案主要遵循以下设计依据。
1.国家颁布的相关法律、法规、规范；
2.YD 5032-2004《会议电视系统工程设计规范》；
3.YD5033-2004《会议电视系统工程验收规范》；
4.GB/T16858-1997《采用数据链路协议的会议电视远端摄像机控制规程》；
5.YDN075-1998《中国公众多媒体通信网网络管理规范》；
6.YDN077-1997《中国公众多媒体通信网技术体制》（暂行规定）。
2.4.2设计原则
1.先进性原则
遵循有关国际标准和国内外有关的规范要求；采用当今最新和尖端的IT、通信、数据处理等的成熟技术。
2.标准化原则
严格按照国际和国家标准设计，特别是要提供标准接口，使系统具有较高的兼容性，能够与其它国内外主流厂家的设备系统平滑连接和互通。
3.安全性原则
系统应具有高度的安全性措施和加密系统，有效抵制网络病毒和黑客等的攻击，具有防火墙功能。具备严格的授权和认证机制。
4.可靠性原则
系统结构集成度高，能够保证7*24小时不间断地稳定可靠运行，适应工作环境能力强，故障率低。
5.灵活和可扩展性原则
系统设计要考虑今后网络和业务的发展，留有充分的扩充余地，能够方便地实现视频系统的扩展与升级。
6.易操作性原则
采用基于图形化操作界面，全中文交互模式，易于操作、维护和管理。
第3章产品报价及接入方式3.1产品刊例价
3.2接入注意事项及常见问题
Q: 目前提供哪些形态的产品？
A: 目前区域展现产品提供标准“1+3”模块展现产品，“1”为区域地图模块，“3”为基于此地图模块上的基本展现维度。例如，以成都展厅为例，标准报价中包含一个底层地图模块“成都市区域地图”，以及“医疗”“交通”“双创”三个展现维度。详情请参见产品内容。
如有其他定制化需求，请CASE BY CASE联系商务经理沟通。规格及价格请参见刊例价。智能楼宇产品提供对单体建筑的智能展现，包括视频动态监控，环保指数监控，空间利用率检测等。计价方式敬请期待。
Q: 可以支持哪些方式的数据源接入？
A: 如果客户有自有数据，接入客户自有数据源，数据格式包括但不限于主流数据库（Orale，mysql,SqlServer）,JSON,EXCEL以及其他类型结构化数据。如果客户不提供自有数据源，可以选购腾讯云其他产品（热力图，DMP）等作为数据源接入。如果需要与生产系统数据对接，实现动态实时展现，视客户接入系统而定，定制化开发数据接口，周期视复杂程度需要4-12个月。
Q: 是否需要客户自行提供底图？
A: Raydata包含有腾讯地图为基础的300+全国县市地图及相关建模，无需客户自行提供底图。
Q: 客户是否可以使用自行采购的屏幕和硬件设备？
A: Raydata对于硬件采购没有硬性要求，客户可以自行采购符合展现要求的屏幕和设备，规格可参见R-box规格。
自行采购客户销售价格=原始报价-客户自行采购硬件对应Raydata系统内硬件价格
Q: 是否有针对智能制造，工业设计等其他应用场景的展示？
A: Raydata计划推出针对于不同行业的50+解决方案和交互展现模式，覆盖多数可能应用场景，敬请期待。
如急需，可联系商务经理进行定制开发。
Q: 是否支持私有化部署？
A: 支持私有化部署
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
大数据可视化实时 交互系统 渠道用户分析及接入注意事项
目录 第1章渠道用户产品分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (15) 3.1产品刊例价 (15) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)
重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13
目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)
第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监
数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通
觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将 视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者 通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
大数据可视化理论及技术 （一）大数据可视分析综述 可视分析是大数据分析的重要方法。大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。在此基础上，讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术。同时探讨了支持可视分析的人机交互技术，包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术。最后，指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。
（二）大数据分析工具 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。大数据分析的常用工具通常有以下介绍的几种。 4.2.1Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失
数据可视化的主要应用 实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。 对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。 实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。 实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。 由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。 验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。 相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”
大数据可视化实时交互系统白皮书
目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)
重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)
大数据可视化系统
第一章项目背景 . 项目背景 大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。 . 建设目标 食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。 第2章、需求分析 . 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信
息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1.建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保 存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2.每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一 的人机互动体验。 3.传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人 们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4.移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台 （如智能手机，平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。 . 系统目标 建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
大数据可视化设计 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：
我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内，各个行业的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析
大数据分析与可视化是什么 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。千锋教育培训专家指出：在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。 与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。 (1)迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。 (2)容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。 (3)参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。 这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很
大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。 在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。学习大数据可视化技术还是选择千锋教育，千锋教育专家让你的技术水平一路飙升。
大数据可视化设计 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 莁一、什么是网络安全可视化 节攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁??通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 肀1.1 故事+数据+设计= 可视化 莇做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 葿有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1 是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 蒈我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数
值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固
图片简介: 本技术介绍了一种大数据可视化平台，涉及大数据技术领域。包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，感知层通过通信网络端口对接网络层，网络层通过通信网络端口对接数据库层，数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。该大数据可视化平台，通过对各个指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑，将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。 技术要求 1.一种大数据可视化平台，包括感知层、网络层、数据库层、系统应用层、数据服务层、系统展示层及共享交换平台，其特征在于：所述感知层通过通信网络端口对接网络层，所述网络层通过通信网络端口对接数据库层，所述数据库层通过通信网络端口对接系统应用层，所述系统应用层通过通信网络端口对接数据服务层，所述数据服务层通过通信网络端口对接系统展示层，所述该可视化平台通过通信网络端口对接共享交换平台。 2.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述感知层包括客户端采集、数据库采集、开源SDK、第三方数据及服务器采集，用于多种数据源、多种方法全量采集，贯穿用户使用产品的整个生命周期。 3.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述网络层包括卫星网、传输网及接入网，用于使网络达到最佳运行状态，使网络资源获得最佳效益。
4.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据库层包括数据中台、视频储存器、关系数据库、实时数据库及ERP/MES系统，用于提供可视化界面，让市场、产品、运营等业务人员进行深度数据分析。 5.根据权利要求4所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据中台包括数据处理引擎、元模型分析、元模型管理、元数源采集及数据字典，用于将结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。 6.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统应用层包括事件分析、漏斗分析、用户路径、留存分析、分布分析、用户分群及点击分析，用于建立数据指标体系，使用事件模型抽象用户行为，提供多维度、多指标的交叉分析能力。 7.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述数据服务层包括数据资源目录、数据资源检索、数据权限控制及数据流程管理，用于对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联以表达更多含义信息集合。 8.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述系统展示层包括三维可视化系统、移动端APP及小程序，用于依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 9.根据权利要求1所述的一种大数据可视化平台，其特征在于：所述共享交换平台包括基础库、专项业务及元数据库，用于通过对各个指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑，将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。 技术说明书 一种大数据可视化平台 技术领域 本技术涉及大数据技术领域，具体为一种大数据可视化平台。 背景技术 大数据技术正在飞速发展，从行业上看，智慧城市等智慧业务在当前市场发展很快，目前大数据产品已经比较成熟，并广泛应用于互联网管理部门、部队、企业和高校，另外还有商业智能、工业监控等领域，对于大多数大数据应用，前期针对数据的采集、传输、存储、分析、运算等工作，都是基础性工作，必须通过可视化的手段，将各类数据当中的规律和联系展现在决策人面前，才能让数据有效支撑最终的决策过程。
公安大数据可视化指挥决策平台建设，智慧警务系统开发 公安大数据可视化指挥决策平台，是一个面向公安机关管理部门的综合性决策支撑平台。 平台具有开放体系结构，集成监测预警、应急指挥调度、仿真推演、分析研判等于一身，支持从警力警情分布、视频监控、卡口分布、辖区人口、重点场所等多个维度进行日常监测与协调管理；支持突发事件下的可视化接处警、警情监控、警情查询、辖区定位、警情态势分析、应急指挥调度管理，以满足常态下警力警情的监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要，满足公安行业平急结合的应用需求。 基础功能
一、常态监测可视 1、勤务管理可视化 基于地理信息系统，公安大数据可视化指挥决策平台建设：【138--23电15--32微01】可以实时查看警力在岗状态、警力分布、应急资源等内容。支持快速定位警员、车辆的位置，查看警力详细信息，调取监控视频画面。支持一键直呼，进行单方调度或多方协同调度。 2、辖区人口监控 系统可实现对常住人口、暂住人口、治安重点人口等，按照地区分布情况、人员类型、活动情况等要素进行实时监控。 3、重点场所监控 系统支持对指定界域内的房屋、公共场所、监所、特种场所等重点场所进行全局态势监控，增强公安部门对重点场所的治安管理和查控能力。 4、视频监控
系统支持视频地理空间数据的显示及管理，可在地图上进行点选、框选操作，支持监控视频的实时调用、回放，秒级检索，实现对视频资源的灵活调用和统一管理。 二、预案预警可视化 1、警情预警 针对各类焦点警情建立预警告警机制，基于历史典型案例的演变链、事件链中提炼重大事件的风控模型，为监测预警提供可靠的阈值与依据，自动监控各类焦点事件的发展状态，进行自动预警告警。 2、预案部署可视
大数据平台项目大数据可视化平台 建 设 方 案
目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (2) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (5) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (6) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6) 第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 (1) 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (2) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)
3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统.. 3 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 3 3.5、目标建设方法 (4) 3.5.1、建设内容 (4) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (5) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (6) 3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6) 3.5.2.3.1、工作内容 (6) 3.5.2.3.2、工作依据 (6) 3.5.2.3.3、工作重点 (6) 3.6、预期建设效益 (6) 3.6.1、实现数据共享 (6) 3.6.2、加强业务合作 (7) 3.6.3、促进业务创新 (7) 3.6.4、提升建设效率 (7) 3.6.5、改善数据质量 (7) 第4章银行大数据建设总体规划 0 4.1、功能需求 0 4.1.1、个人和企业画像 0
大数据技术的有效可视化不应该只是为管理层绘制的漂亮图片。专家表示，企业可通过考虑布局、迭代设计、吸引用户和了解业务需求来改善结果。 数据目录提供商Alation公司设计和战略计划副总裁Aaron Kalb建议道：“这里的关键是根据数据、背景知识和受众定制特定的可视化，而不是盲目遵循任何可视化 规则。”Kalb以及该领域的其他专家为开展数据可视化项目的企业提供了以下10个 技巧： 1. 考虑用户 管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。 Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但 过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨 询团队成员想要强调的地方。另外，表单可确定呈现分析的形状：例如，是否使用线 条或条形图来呈现某些类型的信息。Gastineau称，对象的放置与对象本身一样重要，有利于有效的沟通。 2. 讲述连贯的故事 与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保 仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh Abhyankar 说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可 访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。 3. 迭代设计 应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想 法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。 从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更
大数据可视化之美 云计算和虚拟化技术的不断发展使得大数据在应用层面更加丰富，再加以数据可视化，这样的大数据才更有意义，效率也才会更高。 随着城市、交通、气象等数据容量和复杂性的与日俱增，可视化的需求越来越大，依靠可视化手段进行数据分析将会成为业内的标准。同时随着上下游产业的完善以及政策的扶持，可视化技术必将在大数据产业中大放异彩。 马云曾经说过，“互联网还没搞清楚的时候，移动互联来了；移动互联还没搞清楚的时候，大数据来了。” 大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。 就拿我们手中的智能手机来说吧，它既是一款数据采集工具，同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台；现在的新闻播报也越来越多的用到数据图表，动态演示且立体化的呈现报道内容；影视剧和电子游戏频繁出现的数据可视化元素，无疑让作品的科技与未来感更加丰满；教育与科普方面则是数据可视化更大的应用领域，人们开始对单调保守的讲述方式失去兴趣，期待更加直观、高效的信息呈现形式，数据可视化正好弥补了这项需求。在智能手机、
平板电脑和车载电脑等平台日渐普及的当下，新的交互手段将会成为数据可视化的趋势。 接下来，我们就来探讨一下大数据处理的最后一环：大数据可视化技术。 可视化设计发现数据之美 数据可视化起源于1960年计算机图形学，那时候人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，可以将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，于是乎发展了数据采集设备和数据保存设备，而此时也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。 对于一个对大数据一窍不通的人来说，让数据实现可视化无非是对使用者了解大数据最方便快捷的方法了，这样一来，大数据可以更贴近用户的使用习惯和使用需求，就像我们开车行驶在公路上，对于交通指示牌的各种标识代表的含义了如指掌，从而可以准确到达目的地一样，在某种意义上大数据可视化也是这个道理。由此可见：恰当合适的标识可以在数据选择路径以及数据分析、信息传递的时候减小误差，数据可视化还应有适当的交互性。他们必须设计良好、易于使用、易于理解、有意义、更容易被人接受。 我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，可以说是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础最常见的应用。作为一种统计学工具，可用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段，并传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案中见到统计图形。 但以上最原始统计图表只能呈现基本的信息，面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂很多，可能要经历包括数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。最终由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段，包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。因此，数据的可视化在进行大数据的分析工作时应当被研究工作者加以重视并进一步提升。 可视化工具为数据披上华丽的纱衣 大数据才刚刚开始出现，我们管理后端的方式也在不断变化。我们需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息，那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？此时就需要倚仗大数据可视化（BDV）工具，下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧！