原創|行業資訊|編輯:龔雪|2013-12-18 09:45:08.000|閱讀 666 次
概述:上一章我們講了實時數據可視化的運作以及理解數據可視化中一個非常重要的詞語LATENCY。這一章,我們將緊接著上面的話題,為大家介紹選擇實時圖表解決方案應該考慮的四個因素,幫助大家在層出不窮的可視化工具中選出出色的圖表解決方案。
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1、更新和刷新的時間間隔
首先,考慮結構化文件的更新順序(JSON/XML) ,然后再刷新客戶端,實時可視化組件可以在相當短的時間內更新和刷新。如果數據流的加載速度比可視化組件快,圖表加載會很奇怪,而且不一定會加載完。為了避免這一點,有的人會建議圖表組件花長一點的時間聚集數據,添加一個延遲刷新的時間間隔。這樣的方法在一些分析中用到,但是,理想的解決方案是組件能夠在盡可能短的時間內同時處理更新和刷新的時間間隔,并且可以處理相當大的數據流。
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2、持久存儲的歷史數據
在用實時數據可視化工具處理即時信息的時候,需要考慮另外一個重要因素——歷史信息的查看和分析。舉個例子,瀏覽股票圖的時候,交易者會需要頻繁瀏覽一支特定股票變化情況。這種情況下,實時組件不僅要繪制出實時數據還需要加載歷史數據點。圖表解決方案使用歷史數據緩沖來解決這個問題,他基于在一個特定的歷史數 據點的數量或者歷史的時間范圍,這樣,歷史數據點可以幫助分析者得到一個更加豐富的分析,做出更多明智的決定。
3、大量的數據集
社會媒體監控應用程序會跟蹤成千上萬不同來源的信息,會捕獲相當大量的信息。這就需要可視化組件擁有強大的處理能力來保持更新同步。每次更新能夠通過大量數據的處理能力,在越來越多的數據可視化中成為必需品。因為,這將確保你的大數據DASHBOARD在加載的時候不會罷工。
4、時間戳提供更多的控制
實時圖表的工作雖然帶寬消耗大,但是有時候可能會適得其反。比如,如果詩句以每秒100數據點流動,這會消耗大量帶寬。每秒100次的更新和刷新,幾乎會阻塞整個網絡,這種情況下,保存所有數據流以便歷史分析就變得很重要,這樣也可以節省帶寬。在這種情況下,建議使用時間戳,這樣可視化組件可以接收100數據點/秒的更新,但是刷新圖表只用1次/秒。在描繪的100個數據點中,不是所有的都會在相同頻率中接收。這個特性為展現整個系統提供了更多的可控制性,而且不易被忽略。
了解了這四點,你可以準備尋找一個實時可視化解決方案 ,然后在尋找的中提出正確的問題,來幫助你做出最后決定。 還有其他因素或特征你會在你的商業場景中考慮嗎? 在下面的評論框, 把你的疑惑、想法分享出來。
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