企业数据可视化大屏用什么工具去实现？

思迈特软件Smartbi的的分析工具就可以实现，全面的需求满足能力

。

大数据分析平台拥有全面的需求满足能力，无论你是哪种用户，在BI的哪个阶段流程，有什么需求场景都能得到满足。

1、全阶段：融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求。

2、全流程：提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能

3、全场景：提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全需求场景。

4、全用户：为数据角色提供数据处理、数据准备等功能，为分析角色提供数据分析相关功能，为管理决策人员提供资源发布、管理协同、社交协同、系统监控、权限管理等功能，实现“人尽其才”！

数据可视化大屏展示有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

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我先讲一下大屏的应用场景，再来解答题主的问题。

大屏的应用场景主要有两方面：

1.企业能力展示---面对外部客户，展现企业的能力，做参观用。

2.业务能力展现，领导核心关注的数据。

这其中有些数据展现是实时，比如双十一大屏，有些是非实时的，看历史数据的。

对于题主的问题呢，插件可能没办法支持到，我们一般都是以插件作为补充，像视频、Echarts等，客户可以按自己的需要集成一些外部信息。

后台的频繁请求对运算速度有很高的要求，我们会用这几个技术去解决，其中也包括一些我们自主研发的技术，在数据处理效率方面，我们还是很有自信的。

中间结果集缓存技术

对GQuery执行的最终结果进行永久缓存，能够节省缓存结果集所占用的内存空间，同时也能大大提升报告的打开速度，

全局字典技术

通过数值型数据来映射字符串，大大减少了对内存占用的需求，可以提高数据处理效率。

压缩结果数据

MPP数据集市在数据节点（Map节点）可提前进行局部的Reduce计算，即Local Reduce，压缩了传输的结果数据大小，使存储和内存空间的占用降低大概80%多，这样就提高了计算速度。

分布式元数据存储

优化MPP集市云文件Meta信息的存储方式，在Name节点拆分存储naming.meta，从而使云文件可以进行部分的备份和迁移，可以提升系统的可靠性。

大屏上的可视化区域划分是根据具体的业务指标来的。

我举个例子：

我们有个客户大屏想展示的结果是 从盈利能力、资金管理、资产管理的关键财务指标反映xx所现阶段发展规模、经营绩效，以及当年考核目标值的完成情况。

你就能从中拆分出涉及的指标有：

主营业务收入、主营业务成本、利润总额

EVA率、净资产收益率

现金及银行存款、受限现金及银行存款、非受限现金及银行存款

资产负债率

然后你就能知道这些分析应该用什么样的分析方法、适合的图表、分析的维度，继续接着上面的例子，一一对应的关系为：

1.当期值：环比；累计值：全年预算完成率、同比。

按板块分析：各板块的全年目标预算完成情况：本年累计；各板块贡献占比：月度趋势

2. 累计值：实际值、考核值；月度对比分析：与考核值对比

3. 月度趋势分析：体现受限和非受限的结构

4. 期末值：实际值、考核值；月度对比分析：与考核值对比

最后布局设计就如下图：

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