数据可视化

平台集成 Datart 实现数据可视化

  • datart 数据可视化开发平台具备强大的功能，可以支持各种企业级数据可视化场景的需求，提供了报表、仪表板、大屏等多种数据展示方式，使用户能够进行高效的可视化数据分析并构建丰富的数据应用。
  • datart 在设计上更加注重开放性、可塑性和智能化，旨在在数据的科学性和艺术性之间找到最佳平衡。
  • datart 的应用场景非常广泛，可以服务于金融、制造、环境等多个领域。例如，在金融领域，它可以用于股票分析、风险控制和投资决策；在制造领域，它可以用于生产流程优化、质量监控和设备维护；在环境领域，它可以用于空气质量监测、水资源管理和生态保护等。
  • datart 易于使用和部署，支持多种数据源和数据格式，提供了丰富的交互式操作，并支持实时数据可视化，从而提高了决策的时效性。

技术架构

基于 数据源 > 视图 > 图表 > 可视化 建立 受管控的数据可视化应用开发、发布和使用的标准化流程。

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datart 的技术架构主要分为以下三个部分：

  • 前端界面（Front-end Interface）
    • 设计直观易用，允许用户通过拖拽操作创建数据可视化图表。
    • 支持多种交互操作，如缩放、平移和旋转，以增强用户体验。
  • 后端存储（Back-end Storage）
    • 采用分布式文件系统，有效存储和管理海量数据。
    • 保证数据的安全性和可靠性，支持多种数据源，包括但不限于 MySQL、PostgreSQL、Hadoop 等。
  • 数据处理（Data Processing）
    • 使用流式数据处理引擎，实现实时数据可视化。
    • 具备高并发和低延迟特性，保证数据处理的效率和稳定性。
    • 支持数据清洗、数据聚合和数据挖掘等处理方式。

功能

  • 多数据源支持
    • 支持连接多种数据源，包括关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、非关系型数据库、文件数据源（如 CSV、Excel）、HTTP 接口，以及通过 JDBC 和 Python 扩展的自定义数据源。
  • 数据导入与清洗
    • 用户可以将数据从不同来源导入平台。
    • 提供数据清洗和预处理功能，允许用户对数据进行清洗、转换和筛选，确保数据质量。
  • 可视化层
    • 提供丰富的可视化组件和模板，包括图表、仪表板、报告等，以满足不同场景的数据展示需求。
    • 支持自定义组件和扩展，使用户能够根据需求创建个性化的可视化展示。
  • 交互功能
    • 支持事件触发、数据筛选、联动分析等交互功能，实现数据的深度挖掘和分析。
  • 实时数据更新
    • 支持实时数据更新，能够定期自动更新数据或通过 API 手动更新数据，确保数据的时效性。
  • 用户界面
    • 采用直观易用的拖放界面，无需编写代码即可创建复杂的仪表板和图表。
  • 微服务架构
    • 采用微服务架构设计，实现高内聚、低耦合，易于扩展和维护。
  • 平台层管理
    • 提供用户管理、权限控制、任务调度等功能，保障系统的安全性和稳定性。
  • API 和 SDK
    • 提供丰富的API和软件开发工具包（SDK，计划中），方便用户进行二次开发和集成。
  • 应用层扩展
    • 支持多语言、多终端展示，满足不同用户的需求。
  • 开源特性
    • 源代码开放，允许开发者根据需求进行定制和扩展。
    • 拥有活跃的社区支持，提供教程和文档。
  • 跨平台兼容
    • 支持多种浏览器和操作系统，包括 Windows、Linux、Mac 等。
  • 插件系统
    • 允许开发者和用户通过插件扩展平台功能，包括自定义图表和数据处理插件。
  • 并发控制与缓存
    • 支持并发控制，优化多用户环境下的数据处理。
    • 内置缓存机制，提高数据访问效率。
  • 查询与聚合
    • 强大的查询功能，支持服务器端聚合，减轻客户端负担，优化性能。

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