数据可视化平台能解决的问题有哪些？

在数据飞快累积的今天，企业管理者面临的第一道难关就是数据量过大、数据间的关系交织太复杂，以至于不仅无法快速发现生产经营上的问题，反而还可能误导管理决策者，给企业生产经营带来负面影响。那么，怎样才能快速发现并解决生产经营问题？恐怕还得借助数据可视化工具。

数据可视化工具，表面上看只是一个将复杂数据直观化呈现的工具，但实际上，数据可视化工具已经演变成能够快速对海量数据进行深度分析挖掘，在短短数秒间以直观易懂的方式展现数据的辅助性决策工具。就如奥威BI系列数据可视化工具的OurwayBI就是典型的能够对海量数据进行高效、深度分析挖掘，并将复杂数据直观易懂化展现的智能数据可视化工具。关于它的数据分析效率与效果，我们可以通过几个可视化分析功能来见识一下。

1、多维动态可视化：让每个浏览者都能分析自己需要的内容

在多维动态可视化分析功能的支持下，使用OurwayBI数据可视化工具制造的每一张报表都拥有自助式分析效果。任意浏览者，在任意终端打开报表后，都能根据自己的分析思维、需求去调整字段与维度组合，从而获得由自己的分析思维主导的数据可视化分析报表。

在日常工作中，我们经常会遭遇这样的情况：周报、月报、季度报表，这些报表都有着相对固定的分析样式，分析的内容、角度几乎没变过。但企业生产经营的情况每个月都在变，为提升企业净利润，管理决策层需要看的内容自然也会有所不同，甚至处于不同部门职位的管理层所关心的内容都不同，只有让他们快速掌握自己所需的数据，洞悉数据，才能快速发现生产经营中的问题，并及时解决问题。奥威BI数据可视化工具的多维动态可视化分析功能让每个管理决策者都从固定报表中解放出来，每个人都能随时随地分析查看自己所关心的数据，也就更有利于发挥每个管理决策者的管理智慧，更快发现并解决问题，从而提高整个企业的生产、销售利润。

2、智能钻取：任意穿透钻取，更快更全面地钻取数据，更彻底掌握数据情况

都说商场如战场，需要知己知彼才能百战百胜。在企业的生产经营中更快更全面掌握数据，往大的说有利于管理决策者合理安排资源制定管理经营策略；往小的说，只有更快更全面掌握数据，才能快速发现并解决问题。就像你发现企业经营成本上涨，那这个上涨是哪些项目、部门造成的？是否属于正常性上涨？如果不是正常性上涨，该从哪些方面入手解决？在奥威BI数据可视化工具中，有一个叫智能钻取的功能，它能够突破分析模型限制，在任意报表中穿透钻取。这种钻取有种掘地三尺的彻底，能够更快更全面地找出问题产生原因，主要原因、次要原因，都给你完整找出来，并且整个过程仅需要双击而已。

3、图形化分析图表：数据图像化后，更容易理解

分秒必争的互联网、物联网经济环境，数据分析要快要准，看报表掌握数据的时间也不能长。因此，各大BI数据可视化工具都不约而同采用图形化图表来直观展现数据。一般来说，分析报表会做做成下图的效果：

奥威BI数据可视化工具不仅在智能数据分析功能上狠下功夫，自主开发多种分析快、 *** 作极简的智能分析功能，还为满足不同场景分析需求开发数十种可视化图表，如评分图、电量图等。

为实现个性化分析，用户还能通过上传平面图，制作鼠标经过具体店铺就展示该店铺数据情况的效果，这一效果的实现 *** 作都在奥威BI小课堂，感兴趣的朋友可以通过“技术服务—线上公开课”进行查看。如果想进一步了解、体验智能数据可视化分析效果，可进入OurwayBI的demo平台，这里按照不同行业不同类型进行了数据可视化分析效果展。

PAAS服务目前在市面上甚至会比IAAS提供商更丰富一些。因为目前对于PAAS的内容和形态定位更广，所以笼统的说哪些好并不准确，但主要的PAAS能力基本都有各家的实现形式，包括服务框架、运维监控、基础中间件等。但主流厂商各有特点，主要分为这几类：
头部主流公有云厂商提供的PAAS服务，更专注于线上服务，以及灵活的开箱即用，主要用到自己的核心技术平台，例如teemlinkAWS、Azure、Google、阿里云、百度云等基于核心平台都提供了各类PAAS服务，。
另一类厂商，更专注于私有化部署服务，轻量化部署，主要关注解决方案的完整性，提供的私有化方案的PAAS服务，会封装和对接开源组件加上一些自研组件，提供整体解决方案，例如天翎、Redhat、网易云、谐云、灵雀云等，这类厂商更关注产品化能力和实施化服务。
开源产品PAAS，这一类比较灵活，可选择技术自建，或者使用一些免费服务，例如Cloudfoundry 等，开源是目前的一个技术趋势，生态和社区更完善，所以很多前两类厂商再逐步考虑和开源的兼容与对接

可实时服务于配电网运维。智能化是指事物在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性。根据查询相关资料可知，配网可视化智慧服务平台的特点是可实时服务于配电网运维。该平台是省电力公司泛在电力物联网建设的重要组成部分，旨在将没有连接的设备、客户连接起来，没有贯通的业务贯通起来，没有共享的数据共享出来，形成跨专业数据共享共用的配网运营生态，助力配网精益管理与客户优质服务水平再上新台阶。

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

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