自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

數(shù)據(jù)可視化調(diào)查:易用和開源產(chǎn)品更受歡迎

數(shù)據(jù)庫
大數(shù)據(jù)時代一個顯著特征就是數(shù)據(jù)可視化的崛起。作為數(shù)據(jù)最上層的展現(xiàn)環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)可視化將技術(shù)與藝術(shù)完美結(jié)合,借助圖形化的手段,清晰有效地傳達與溝通信息。一方面,數(shù)據(jù)賦予可視化以意義;另一方面,可視化增加數(shù)據(jù)的靈性,兩者相輔相成,幫助企業(yè)從信息中提取知識、從知識中收獲價值。

在大數(shù)據(jù)的推動下,數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)涵和外延都有了明顯的變化,逐漸由單純的展現(xiàn)演變?yōu)閳蟊?、分析和展現(xiàn)的綜合體,并且落地到云端和移動端。主流的數(shù)據(jù)可視化既包括R、D3.js、Processing.js等開源的、可編程的工具,也包括商業(yè)化運作的產(chǎn)品,如Tableau、Qlik、SAS等廠商推出的應(yīng)用。

為了進一步了解數(shù)據(jù)可視化的市場環(huán)境,筆者通過ChinaUnix自測平臺展開了一項針對數(shù)據(jù)可視化的摸底調(diào)查。從調(diào)查結(jié)果中我們可以了解到企業(yè)用戶對數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用部署情況,以及他們對數(shù)據(jù)可視化廠商的認可程度。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

主要結(jié)論:
1. 調(diào)查顯示,已經(jīng)部署數(shù)據(jù)可視化的企業(yè)僅為15%,除此之外,約有56%的企業(yè)計劃在1-2年內(nèi)部署相關(guān)應(yīng)用。由此可見,數(shù)據(jù)可視化市場仍處于應(yīng)用初期階段,且短期內(nèi)潛力巨大。

2.用戶在選用數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品時,偏向免費的、開源的產(chǎn)品,選用收費的商業(yè)化產(chǎn)品的用戶僅為35%。

3.通過可視化發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值、滿足高層領(lǐng)導(dǎo)的決策需要和滿足業(yè)務(wù)人員的分析需要,成為企業(yè)部署可視化的主要目的。

4.SAP、IBM和SAS是用戶使用數(shù)據(jù)可視化最多的三個品牌,40%的用戶認為Tableau是數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的***。

5.優(yōu)秀數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品應(yīng)該具備的功能,排在前三位的分別是能夠與其他數(shù)據(jù)源連接、強大的分析模型,以及門檻低、業(yè)務(wù)人員和高層也可以作數(shù)據(jù)分析。

一、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用現(xiàn)狀和趨勢調(diào)查

盡管數(shù)據(jù)可視化的歷史可以追溯到20世紀五十年代,但該項技術(shù)真正在企業(yè)級發(fā)揮作用還是近些年的事。從下面的圖表中我們可以看出,當(dāng)前已經(jīng)部署數(shù)據(jù)可視化的企業(yè)僅為15%,但有56%的企業(yè)計劃在1-2年內(nèi)部署相關(guān)應(yīng)用,足以說明數(shù)據(jù)可視化市場仍處于應(yīng)用初期階段,且短期內(nèi)潛力巨大。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

目前有很多工具或產(chǎn)品可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化,甚至可視化已成為商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的基本配置。對于數(shù)據(jù)可視化工具的選型,被調(diào)查的用戶中有43%表示會選用免費的開源產(chǎn)品,35%的用戶會選用提供全面支持服務(wù)、收費的商業(yè)化產(chǎn)品,還有22%的用戶會選用免費的商業(yè)化產(chǎn)品。

免費的開源產(chǎn)品一般使用起來沒有限制,但應(yīng)用門檻高、學(xué)習(xí)成本高,適合有一定技術(shù)實力的企業(yè);免費的商業(yè)化產(chǎn)品一般是數(shù)據(jù)可視化廠商提供的免費版本,功能和應(yīng)用上會有一些限制,適合數(shù)據(jù)量不大、對分析要求不高的中小企業(yè);而收費的商業(yè)化產(chǎn)品往往需要大量資金支持,但部署和應(yīng)用簡便、服務(wù)有保障,尤其適合有資金實力雄厚的企業(yè)。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

從企業(yè)部署可視化的目的來看,排在前三位的分別為:通過可視化發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值(36%)、滿足高層領(lǐng)導(dǎo)的決策需要(30%)和滿足業(yè)務(wù)人員的分析需要(25%),僅有9%的企業(yè)選擇需要更美觀的展現(xiàn)效果。
數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)可視化與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析不同,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析往往是分析出結(jié)果后,通過可視化的效果展現(xiàn)出來;而數(shù)據(jù)可視化是在展現(xiàn)的過程中分析數(shù)據(jù),洞察數(shù)據(jù)中的內(nèi)在價值。從調(diào)查結(jié)果中不難看出,通過可視化的手段洞察數(shù)據(jù)中的價值已成為主流趨勢,數(shù)據(jù)可視化很有可能會顛覆數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)模式。

二、數(shù)據(jù)可視化市場和產(chǎn)品功能調(diào)查

數(shù)據(jù)可視化主要包括兩大主流市場,一類是非商業(yè)化的產(chǎn)品,比如開源產(chǎn)品或者編程類的工具;另一類是商業(yè)化的產(chǎn)品,比較知名的有Tableau、Qlikview、SAS可視化分析、Microsoft Excel、SAP BusinessObject水晶易表、IBM Cognos等。因為非商業(yè)化產(chǎn)品的種類和數(shù)量太多,因此本次調(diào)查中只針對Tableau、Qlik、Tibco software、SAS、Microsoft、SAP、IBM和Oracle八家商業(yè)化的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品和服務(wù)提供商展開。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

在此次調(diào)查中,筆者分別從知名度、流行度和***三個角度進行分析。從知名度來看,八家廠商幾乎不分先后,只有微小的差距,排名比較靠前的是IBM、Tableau、SAS、Microsoft和Oracle。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

從流行度調(diào)查來看,SAP、IBM和SAS占據(jù)前三位,所占比例分別為19%、18%和17%。相比Tableau、Qlik等新興BI廠商,SAP、IBM和SAS等傳統(tǒng)BI廠商擁有更多用戶基礎(chǔ),在企業(yè)中的知名度更高。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

從***調(diào)查來看,Tableau以40%的優(yōu)勢***,這與2014年Gartner針對商務(wù)智能與分析平臺的魔力象限排名也非常吻合。雖然Gartner魔力象限每年排名都會有所變化,但Tableau、Qlik等以數(shù)據(jù)可視化為主要產(chǎn)品的BI廠商,正以迅雷不及掩耳的速度占領(lǐng)大數(shù)據(jù)市場。

數(shù)據(jù)可視化,36大數(shù)據(jù)

被調(diào)查者認為一款優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品應(yīng)該具備的功能,排在***位的是能夠與其他數(shù)據(jù)源連接,所占比例為19%;排在第二位的是強大的分析模型,所占比例為18%;門檻低、業(yè)務(wù)人員和高層也可以作數(shù)據(jù)分析排在第三位,所占比例為17%。其次為靈活美觀的展示效果、集成R等主流分析工具和移動端展現(xiàn),除此之外,云端展現(xiàn)關(guān)注的人較少。

三、總結(jié)

通過這次對數(shù)據(jù)可視化的調(diào)查,可以了解到目前國內(nèi)對數(shù)據(jù)可視化的部署應(yīng)用程度還處于初級階段,但是未來的發(fā)展擁有巨大潛力。除此之外,不管是Gartner還是國內(nèi)市場的調(diào)查,國外廠商的產(chǎn)品仍占主流地位,國產(chǎn)品牌不管是在知名度還是占有率上都有很大差距。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷深入,相信專注于數(shù)據(jù)可視化、甚至是整個商業(yè)智能和分析領(lǐng)域的國產(chǎn)廠商會越來越多,沖擊洋品牌。

責(zé)任編輯:彭凡 來源: IT168
相關(guān)推薦

2018-05-31 08:25:13

誤區(qū)工具可視化

2016-12-29 20:05:56

數(shù)據(jù)可視化大數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析

2020-03-11 14:39:26

數(shù)據(jù)可視化地圖可視化地理信息

2023-04-14 08:21:55

2018-03-15 09:57:00

PythonMatplotlib數(shù)據(jù)可視化

2022-09-08 16:28:53

Python數(shù)據(jù)可視化機器學(xué)習(xí)

2014-05-19 13:17:00

數(shù)據(jù)可視化

2017-10-14 13:54:26

數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)信息可視化

2012-08-21 15:15:06

Linux操作系統(tǒng)

2022-05-16 14:07:23

微軟GitHub開源

2022-04-15 15:08:52

加密貨幣貨幣工具

2015-07-08 16:17:07

OpenStackDocker開源云計算

2020-05-11 19:00:54

Python 2PyCharmVS Code

2023-04-11 08:26:34

2013-01-06 13:30:27

2020-02-16 20:43:49

Python數(shù)據(jù)科學(xué)R

2017-12-06 16:28:59

JDK 9JDK 8開發(fā)者

2025-03-04 00:22:31

2023-09-15 14:39:09

2025-02-25 11:14:39

點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號