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监控系统数据中心中的数据可视化:直观呈现数据、洞察模式并进行决策 (监控系统数据库)


文章编号:25181 / 分类:互联网资讯 / 更新时间:2024-07-15 06:45:15 / 浏览:

简介

数据可视化是将复杂数据转化为可视表示形式的过程,使其更容易理解和分析。在监控系统数据中心,数据可视化对于直观呈现数据、洞察模式并进行决策至关重要。

数据可视化的优势

  • 直观呈现数据:可视化将复杂的数据转换成易于理解的图表和图形,允许用户快速了解关键指标。
  • 洞察模式:通过可视化数据,用户可以识别趋势、异常和潜在问题,从而深入了解系统性能。
  • 进行决策:基于可视化数据,决策者可以做出明智的决定,优化系统性能和资源分配。
  • 协作和沟通:可视化数据可以轻松地与团队成员和利益相关者共享,促进协作和决策制定。

数据可视化的类型

监控系统数据中心中常用的数据可视化类型包括:
  • 仪表盘:提供系统性能的关键指标的概述,例如服务器负载、网络流量和存储利用率。
  • 图表:显示随时间推移的变化,例如服务器响应时间、网络利用率和错误率。
  • 地图:显示网络拓扑和资源位置,例如服务器、路由器和交换机。
  • 热力图:显示特定区域(例如服务器机房或数据中心)的指标的分布,例如温度或功耗。

数据可视化的最佳实践

创建有效的数据可视化时,请遵循以下最佳实践:
  • 选择正确的图表类型:根据要显示的数据类型选择最合适的图表类型。
  • 使用清晰的标签和标题并选择正确的可视化类型,组织可以充分利用数据以优化系统性能、提高效率并做出明智的决策。
监控系统数据中心中的直观呈现数据

如何将数据进行数据可视化展现

1、确认需求

在数据可视化设计前,分析人员要先完成业务需求的分析,将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务,捕捉其中业务的数据指标、标签,划分出不同优先级,为下一步取数做准备。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在确认需求的过程中,分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系,按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认,对数据质量进行调研,最大程度提高数据可视化的准确性。

数据可视化是为了解决问题而制作出来的,所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程,了解业务指标、属于什么专业方向的内容,最大程度地提升数据分析的准确性,提高图表展现信息的质量。

2、准备数据

数据可视化,千万不能忘了数据。不管前期规划再好,业务指标和需求之间的关系再贴合,没有数据你什么也分析不了。

数据可视化-派可数据商业智能BI

分析人员在进行可视化分析前,应该提前准备好任务所需的数据,做好分析前的准备工作。在这个阶段,分析人员可以联合技术人员,将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来,准备进行数据分析。

在准备数据的过程中,分析人员可以对业务数据进一步确认,和一线业务人员进行沟通协作,确认数据和业务之间相互贴合,数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联,将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找,看看对方是否能够临时填报、补录数据,增加数据的源头。

3、选择图表

图表的选择直接关系到可视化的呈现效果,一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息,相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。

数据可视化-派可数据商业智能BI

数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型,知道每个图表适合做哪些分析,能够展现哪种类型的信息,举个例子,折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势,但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上,那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次,保证数据能够完全展现,同时设计人员还要注意划分信息的重要程度,在整体视觉设计中,把核心的数据指标放在最重要的位置,占据较大的面积,其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。

数据可视化-派可数据商业智能BI

当然,在实际的可视化分析过程中,管理人员给到的数据需求一般都会比较多,要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

数据可视化-派可数据商业智能BI

5、数据可视化分析

在数据分析过程中,很多新手会有一个误区,经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕,认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上,用户并不需要那么多内容,相比复杂的信息展示,他们往往会更喜欢一目了然的内容设计,一眼就能看到关键信息。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外,整个可视化图表页面中,色彩不宜太过丰富,颜色最好也不要太过鲜艳,把色彩对比强烈的颜色放到关键信息,用清晰的逻辑去呈现变化,突出重点部分,使用户产生更好地体验,这才是他们最希望看到的。

最后,回到数据分析本身,分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息,帮助用户更好地分辨图表展现的意义。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

数据中心可视化管理平台是什么东西

数据可视化管理平台是将传统的数据中心通过现代信息化、数字化技术手段,构建出一套全面完善的智能化、绿色化数据中心监控系统,进而加强能耗管理、提高设备运行效率和管理人员的工作效率,摆脱繁多的基础设施维护工作,将更多的精力投入核心业务的管理中,为全方位绿色数据中心提供可靠保障。

三维数据可视化实现对数据中心各个设备的智能化监控,内含有一体化集成机柜系统、制冷系统、管理系统等,机房控制系统整体贯彻节能、减排的环保原则,建设快捷高效绿色的数据中心。图扑软件(Hightopo)利用HT for Web产品构造轻量化的3D可视化场景,选用科技感与国风水墨画风格相结合形式的动画驱动及数据面板,为枯燥的场景增添了一抹独特的节奏与气韵。

采用三维数据可视化数据管理可以在空间内展现对整个数据中心动环资源实时的管理与监控(包括UPS、自动旁路、空调送风等状态),对设备资源进行状态查询、参数监测、预警告警等智能监测功能。以压缩机、冷凝器、列头柜各回路参数(电压、电流、功率因数)等设备为主要监测,监视设备开关状态以及设备参数变化的记录和报警处理。

且具有完善的故障预警告警、事件自诊断、分析等功能,对于超过性能阈值的性能指标系统,能够进行故障告警或预警并通知相应的运维管理人员,并做到保存历史信息和报警事件。

数据中心可视化总的来说就是将多种复杂的管理系统信息聚集在虚拟仿真环境下,以人类最直观的理解形式展现,大幅度提升了信息交互和操控的效率,减少时间损耗和信息的浪费,保证信息的及时性和准确性。继而实现了数据中心端到端的IT可视化,强化IT管制手段和管理水平,包括缩短响应时间加速排障,提升资源利用率和运营效率过程,最终完成对数据中心高效绿色智能化运营。由此为数据中心科学决策有效管理打下夯实的基础。

什么是数据可视化?

数据可视化是什么意思

数据可视化理解起来很简单,只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词,就很容易明白,数据可视化指的是利用图形化、可视化手段,将数据转化为可视化图表,然后通过统计分析方法,获取数据背后隐含的价值信息,以更直观的形式为企业提供信息支撑,辅助管理人员进行发展决策。

数据可视化 - 派可数据

数据可视化有什么好处

1、让数据更容易被消化

我常和人开玩笑,不是我们选择用可视化来处理数据,而是大脑这个处理器更善于处理图像信息,能够用图表迅速消化信息,这就让数据可视化天然就有更好地适配效果,能最大程度发挥大脑处理器的能力。

数据可视化 - 派可数据

2、让数据更容易传达信息

数据可视化分析人员运用图像化手段,可以将大段数据放置到小小的图表中,精简了内容,让数据传达更加简洁,分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色,让数据显现差异,观看起来更顺畅,更加直观。

3、让数据更容易展现逻辑

通过数据可视化,分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化,也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势,饼图可以展现数据占总量百分比,散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑,更好地展现数据分析结果。

数据可视化 - 派可数据

大数据的数据可视化是什么样的?

在大数据可视化这个概念没出现之前,其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了,大到人口数据,小到学生成绩统计,都可通过可视化展现,探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化方法都有着不同的侧重点。

数据的特性:

数据可视化,先要理解数据,再去掌握可视化的方法,这样才能实现高效的数据可视化。在设计时,你可能会遇到以下几种常见的数据类型:量性:数据是可以计量的,所有的值都是数字离散型:数字类数据可能在有限范围内取值。例如:办公室内员工的数目持续性:数据可以测量,且在有限范围内,例如:年度降水量范围性:数据可以根据编组和分类而分类,例如:产量、销售量

传统的数据可视化以各种通用图表组件为主,不能达到炫酷、震撼人心的视觉效果。优秀的数据可视化设计需要有炫酷的视觉效果,让可视化设计随时随地脱颖而出。这时用三维元素的添加制造出空间感可以大大的加大画面层次感,且可以多维度观察,每个角度可能会产生震撼的视觉体验。百闻不如一见,下图是图扑软件(Hightopo)做过的一些三维设计案例:

图注:图扑软件

有许多的大屏设计案例都会涉及二维和三维相融合,需要整体的考虑风格一致。风格一致可以从色调与元素使用样式来做到统一,没有违和感。

图注:图扑软件

图注:图扑软件

什么是数据可视化系统?

揭秘数据可视化系统的魅力与核心

数据可视化系统,这个看似简单的概念,其实蕴含着深邃的内涵。首先,它并非单纯的交互展示,而是一个集交互技术与架构设计于一体的系统,分为B/S(浏览器/服务器)和C/S(客户端/服务器)两种架构,展现出系统的严谨与多元。

数据是数据可视化的灵魂,它涵盖了大数据、实时数据、周期性数据以及各种复杂的格式。从数据的生成、采集到传输,再到算法的运用,这个过程繁复且关键。数据可视化系统之所以备受瞩目,正是因为它能将海量、复杂甚至难以理解的数据转化为直观易懂的视觉呈现,揭示数据背后的洞察和价值。

可视化,既是直观的视觉呈现,也是深入洞察的窗口。它能够穿透复杂的信息,揭示事物的本质,使数据不再是冷冰冰的数字,而是活生生的故事。因此,我们可以概括地说,数据可视化系统是洞察海量与复杂数据的工具和平台。

大数据的兴起并非单纯因为数据量的庞大,而是由于现有系统无法有效处理和利用这些数据。数据可视化系统不仅要支持大数据的处理,还要具备扩展性、灵活性和稳定性,以适应不断变化的业务需求。

建设数据可视化系统的必要性,源于中国作为全球大数据应用的领导者,我们的国情、人口分布、经济发展、基础设施网络的复杂性,都呼唤着这样一个能够全面把控、综合研判的系统。它不仅要整合各种信息资源,如人口、资产、重点区域等,还要提供直观的呈现方式,如大屏显示、高分辨率输出和地图标注等。

数据可视化系统的特征彰显了其强大功能:它以大屏展示,便于决策者一目了然;基于C/S架构确保稳定性和高分辨率;通过地图标记关键信息点;融合多元数据格式,如视频、图文和报表;同时,设计上注重美观与直观,让数据讲述的故事生动而富有说服力。

总而言之,数据可视化系统并非单一的技术工具,而是一个深度挖掘数据价值、支持决策并驱动变革的重要基础设施。它以直观的视觉语言,将复杂的数据世界转化为易于理解的视觉盛宴,为洞察未来提供强有力的支持。

数据可视化的作用是什么

通常海量文本形式的数据乍一看是混乱与空洞,而数据可视化就是将海量数据进行瞬息有序分类、排序、组合和显示,这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量,应用图像图表呈现发展趋势及关联性。

快速轻松地提取数据中的含义,节约时间成本。

对数据结果进行分析和讨论,从中发现数据的共同契合点,在现有的数据中挖掘出潜在内容,从而做出适合企业自身发展的有效决策,而不是根据以往自身对市场的分析判断来制定决策。

数据响应及时,实时呈现。

数据可视化不仅仅是“可视”,还有可交流、可互动的特点,三维数据可视化可增加交互的反馈效果,操作自然连贯,还能增强重点信息或者整体画面的表现力,吸引关注力,增加印象。虚拟电厂Hightopo数据可视化大屏依托于图形组件和界面设计,UI 部分对数据面板实现了数据动态加载效果,更加直观地将各个图表数据形成对比,所感受到视觉效果相比较于静态的图表数据,可谓是更上一层楼!

数据可视化具备数据采集、数据分析功能,过程中会筛掉无意义数据,从各种精确数据中分析出潜在风险。将 2D、3D 无缝衔接,完美融合,注重细节刻画,相对应的设备能显示其作业等信息。

拿智慧港口货轮信息数据可视化来说,3D 场景中呈现每条船舶显示船名、船运公司、船型、驻泊计划、船长头像,易进行识别和管理。2D 面板显示航线、进口航次、出口航次。

货轮运输与可视化系统相结合,能准确显示靠泊时间、实际开工时间、计划完工时间、计划离泊时间、总冷/危/超、剩冷/危/超、总大小箱、剩大/小箱、作业总量、剩余作业、剩余装船、剩余卸船,通过数据驱动实现对船只装卸总量(完工、作业中)的统计,分析船舶作业效率,为合理安排工班、调配资源提供科学依据。

数据可视化能随时调取对应突发事件的视频监控,并能实时显示在城市地图上。为应急管理的预防、准备、响应、恢复等阶段工作提供高效的数据支持,提升管理人员对事故灾害的处置效率。

通过长时间的数据统计监测,即可得出设备运行数值的合理区间,如果偏离区间数据异常,系统还可以自动触发报警机制,提醒作业人员及时调配资源。做出正确的商业决策,有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。

从0到1搭建大数据平台之数据可视化

在大数据时代,企业数据资源如潮水般涌现,如何从浩瀚的数据海洋中淘金,以直观易懂的方式呈现给决策者和业务人员,成为了企业面临的挑战。为此,构建数据中台并利用开源技术实现高效可视化分析已蔚然成风。本文将深入剖析数据中台的可视化技术及其背后的关键开源工具。

大数据平台的可视化技术,就像一盏明灯,通过图表和仪表盘的呈现,解读数据的语言,帮助用户迅速洞见数据内涵。在这个过程中,数据中台可视化扮演着举足轻重的角色,它通过直观设计,加速信息的获取和决策的制定。

数据中台可视化技术详解

数据可视化技术包含多种策略,它们各司其职,服务于不同的业务场景:

在选择技术时,需考虑需求的多样性,如数据类型、交互需求以及可视化目标。报表适合结构化数据,仪表盘适合实时监控,GIS则专攻空间分析。

开源技术的力量

在构建数据中台的可视化道路上,开源技术是强大的支撑。以下是几个常用工具的介绍:

实战与案例

实践是检验真理的唯一标准,看看这些成功案例:网易有数凭借Superset和ECharts等技术,实现了高性能的可视化;Dropbox利用Tableau Public创建了内部和合作伙伴的信息共享系统。

最后,我们不能忽视前端在数据可视化中的关键作用。海量数据经过处理后,数据库是数据可视化的重要载体,而前端则负责将数据转化为炫酷且直观的视觉呈现。一个优秀的可视化平台,如Vue+Echarts的大屏实战项目,将数据的魅力展现得淋漓尽致。

结论

数据中台可视化是企业数字化转型的引擎,开源技术的广泛运用使得可视化不再遥不可及。然而,选择何种工具和技术,仍需根据企业特性和实际需求来定制。随着科技的不断进步,数据中台可视化将为决策者提供更高效、更直观的洞察力,驱动企业迈向更高层次的智能化运营。

什么是数据可视化?

数据可视化指的是,通过商业智能BI以图形化手段为基础,将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达,清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸,分析人员借助统计分析方法,将数据转化为信息,然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后,复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表,让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工,都能通过数据可视化获取信息,促使企业更好地发展。

最后,分析人员还可以借助商业智能BI,分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表,形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化,让数据分析深入企业内核,以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化,可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种,一种是免费和收费并行,这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制,付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具,一般可以免费使用全部功能,也能制作复杂的数据可视化报表,但是通常需要编写代码来制作可视化图表,对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善,有丰富的组件模板,是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库,将不同来源数据储存到数据仓库,也拥有ETL和数据模型等数据处理能力,对数据以指标、标签的形式进行分类分级。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中,数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表,只需拖拉拽就能完成数据可视化分析,制作可视化报表,还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

什么是数据可视化?

大数据可视化是通过借助图形化手段,将海量的数据以清晰、直观、有效的方式展示出来。通过大数据可视化,能够有效降低数据取读门槛,方便人们从不同维度观察数据,进而对数据进行深入浅出的分析,让企业通过形象化方式解读数据信息。(注:数钥分析云制图)

大数据可视化,不仅仅是通过直观的方式展示了企业的已知数据,还帮助企业更深入地认知数据,研究数据之间的规律,让企业管理者更容易把控市场状况,发现市场趋势,帮助企业预测未来。

数据产生和更新的速度越来越快,我们不可能单独地、片面地看某一维度的数据,更需要多维地分析数据,以此找到有用的信息。(注:数钥分析云制图)

辅助企业管理者洞察经营,做科学决策。


相关标签: 监控系统数据库监控系统数据中心中的数据可视化洞察模式并进行决策直观呈现数据

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