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適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的強(qiáng)大數(shù)據(jù)可視化工具

物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)可視化
在這篇文章里,我將介紹一些用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)可視化的最強(qiáng)大的工具,并討論選擇相關(guān)的選擇標(biāo)準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)可視化是目前物聯(lián)網(wǎng)的熱門話題。隨著越來越多的公司將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的計(jì)劃和創(chuàng)新融入其整體戰(zhàn)略和運(yùn)營中,數(shù)據(jù)可視化的核心重要性正在不斷增長。服務(wù)提供商和最終用戶都開始認(rèn)識(shí)到物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)可視化工具的獨(dú)特價(jià)值。我們正在學(xué)習(xí)如何從以前“浪費(fèi)”的數(shù)據(jù)中獲取新的見解。

在這里,我將介紹一些用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)可視化的***大的工具,并討論選擇相關(guān)的選擇標(biāo)準(zhǔn)。

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用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化的Power BI

與Tableau一起,Power BI是需要數(shù)據(jù)可視化的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的必備工具。最初,Power BI是一個(gè)包羅萬象的商業(yè)智能工具,使公司能夠可視化各種數(shù)據(jù)集。它有一個(gè)完整的集成列表,它可以從Excel,Google Analytics,Salesforce和社交媒體平臺(tái)等許多來源提取數(shù)據(jù)。與大多數(shù)Microsoft產(chǎn)品一樣,Power BI非常直觀,并且具有合理的學(xué)習(xí)曲線。不過需要注意的是,Power BI是一項(xiàng)付費(fèi)服務(wù)。

適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的強(qiáng)大數(shù)據(jù)可視化工具

以下GIF顯示來自物聯(lián)網(wǎng)氣候監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化

適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的強(qiáng)大數(shù)據(jù)可視化工具

使用Power BI 實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)可視化:

蓬勃發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)市場激發(fā)了微軟擴(kuò)展Power BI的能力,包括物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化。

今天,您可以將任何物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,傳感器或應(yīng)用程序連接到該工具,以實(shí)時(shí)流式傳輸數(shù)據(jù),使其成為一個(gè)引人注目的數(shù)據(jù)可視化工具,不僅適用于基于Azure的項(xiàng)目,還適用于構(gòu)建在任何主要平臺(tái)上的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目。除了相對簡單的設(shè)置和儀表板構(gòu)建過程外,Power BI還因其獨(dú)特的口頭數(shù)據(jù)管理功能而脫穎而出。您可以使用自然語言命令來查詢數(shù)據(jù),而且,Power BI將在屏幕上返回相關(guān)的可視化對象,這絕對是非技術(shù)用戶的勝利。

Power BI的好處:

  • 流媒體和靜態(tài)數(shù)據(jù)
  • 學(xué)習(xí)曲線短
  • 豐富的數(shù)據(jù)可視化類型
  • 自然語言數(shù)據(jù)查詢
  • 新的物聯(lián)網(wǎng)集成

Grafana擅長于指標(biāo)數(shù)據(jù)可視化

Grafana是一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化和分析工具,專門用于時(shí)間序列分析的可視化。與Power BI一樣,Grafana以其廣泛的數(shù)據(jù)可視化技術(shù),豐富的儀表板構(gòu)建和管理功能以及廣泛的可能數(shù)據(jù)源列表(例如 AWS,Prometheus和Elasticsearch)而聞名。

使用Grafana進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)可視化:

Grafana最初設(shè)計(jì)用于CPU和系統(tǒng)健康監(jiān)控。但如上所述,該工具以其作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化的***工具之一而聞名。它在物聯(lián)網(wǎng)和以連接為中心的垂直領(lǐng)域非常受歡迎。

Grafana的出色功能包括復(fù)雜的儀表板構(gòu)建,警報(bào)和通知,自定義過濾器以及流數(shù)據(jù)的注釋。Grafana還允許您為不同用戶個(gè)性化儀表板。但沒有工具是***的。例如,沒有提供自然語言查詢功能。Grafana缺乏全文查詢,甚至需要為每個(gè)數(shù)據(jù)源提供特定的查詢語法。

Grafana的好處:

  • 廣泛的數(shù)據(jù)源
  • 適用于指標(biāo)數(shù)據(jù)
  • 數(shù)據(jù)管理特權(quán):發(fā)送給信使或電子郵件的自定義過濾器,注釋,警報(bào)和通知
  • 各種用戶角色的儀表板個(gè)性化

Kibana用于日志可視化

Kibana是Elastic Stack數(shù)據(jù)管理工具包的一部分。它專門用于可視化Elasticsearch集群的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它允許廣泛的數(shù)據(jù)表示。它還包括地圖,允許您進(jìn)行自定義可視化,構(gòu)建復(fù)雜的儀表板,并與團(tuán)隊(duì),管理甚至客戶輕松共享所有內(nèi)容。

適用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的強(qiáng)大數(shù)據(jù)可視化工具

使用Kibana 進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)可視化:

Kibana構(gòu)建于Elasticsearch之上,可直接集成到Elastic Stack環(huán)境中。然而,直接集成有一個(gè)主要缺點(diǎn):Kibana僅限于來自Elasticsearch的數(shù)據(jù)。

盡管如此,該工具仍然是需要日志可視化和分析的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的理想選擇,因?yàn)樗軌驅(qū)?shù)據(jù)查詢進(jìn)行“模糊匹配”。Kibana還為用戶提供了高級可視化和數(shù)據(jù)管理功能,包括用于檢測和探索數(shù)據(jù)集中異常的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

Kibana的好處:

  • 適用于任何類型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)功能
  • 數(shù)據(jù)查詢的模糊匹配
  • 易于設(shè)置和共享
  • 與Elastic Stack直接集成

選擇正確的數(shù)據(jù)可視化工具

首先,如果公司已經(jīng)將某個(gè)特定的數(shù)據(jù)管理工具用于某些目的,那么使用相同的工具或至少一個(gè)與預(yù)先存在的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)兼容的工具,來為新的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化通常是有意義的。

例如,如果公司依靠Elastic Stack進(jìn)行系統(tǒng)性能監(jiān)控,那么使用Kibana可能是一個(gè)好主意,因?yàn)樗cElastic Stack直接集成。另一方面,使用AWS的企業(yè)更容易與Grafana集成,而不是轉(zhuǎn)移到其他數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。但是,如果公司需要的不僅僅是時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化,那么像Tableau或Power BI這樣的多功能工具可能是不錯(cuò)的選擇。它是歷史數(shù)據(jù)內(nèi)容和您打算使用數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)的平衡。

Kibana適用于任何涉及日志或指標(biāo)可視化的項(xiàng)目,而Grafana最適合僅限于指標(biāo)可視化的項(xiàng)目。Grafana也非常適合需要為不同用戶提供個(gè)性化儀表板的應(yīng)用程序,而Kibana則可以為所有用戶類別構(gòu)建和共享統(tǒng)一儀表板。

Kibana和Grafana都是專門為時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的。因此,它們?yōu)闀r(shí)間序列分析提供了廣泛的可視化特權(quán)。而且,這些工具是開源的,不需要任何費(fèi)用。

澄清數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)至關(guān)重要。問問自己,通過可視化這些數(shù)據(jù),我想要實(shí)現(xiàn)哪些目標(biāo)?我希望向人們展示什么? 首先要確定目標(biāo)和需求,然后才能探索不同的數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)。遵循此流程有助于確保您使用最適合您需求的工具。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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