南方报业传媒集团中央数据库数据可视化分析平台需求
大数据可视化分析平台总体解决方案
平台运维与支持
故障排查与恢复
对平台运行过程中出现的故障进行及时排查和恢复，确保平台的 稳定性和可用性。
性能监控与优化
对平台的各项性能指标进行实时监控，及时发现性能瓶颈并进行 优化，确保平台的高效运行。
软件更新与升级
定期对平台软件进行更新和升级，引入新的功能和性能改进，同 时确保升级过程的平滑无误。
客户价值
提高政府决策的科学性和时效性，增强政策执行力和 公信力，促进社会经济持续健康发展。
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数据存储与管理
分布式文件系统
采用Hadoop HDFS等分 布式文件系统，实现海量 数据的存储和扩展。
NoSQL数据库
采用HBase、Cassandra 等NoSQL数据库，满足非 结构化数据存储和查询需 求。
数据备份与恢复
实现数据的定期备份和快 速恢复，确保数据安全。
数据处理与分析
批量处理
基于MapReduce、Spark等批量处理技术，实现海量数据的离线 处理。
05
成功案例与客户价值
案例一：金融行业客户分析解决方案
背景
金融行业面临庞大的客户数据，需要快速、准确地分析客 户行为、需求和趋势，以制定营销策略、优化产品和服务 。
解决方案
通过大数据可视化分析平台，整合多源客户数据，构建客 户画像，实现客户细分和精准营销。平台提供实时数据监 控和预警，支持业务决策和风险管理。
智能数据分析与预测
机器学习算法集成
01
集成多种机器学习算法，能够对历史数据进行挖掘和分析，发
现数据中的规律和趋势。
预测模型构建与管理
02
支持预测模型的构建和管理功能，用户可以根据业务需求构建
数据中心可视化系统解决方案
数据中心可视化系统解决方案在当今数字化时代，数据中心作为企业信息化的核心基础设施，其规模和复杂性不断增加。
为了更高效地管理和运维数据中心，可视化系统成为了不可或缺的工具。
本文将详细探讨一种全面的数据中心可视化系统解决方案，旨在帮助您清晰了解数据中心的运行状态，提高管理效率，降低运维成本。
一、数据中心可视化系统的需求分析随着业务的发展，数据中心内的设备数量不断增多，类型也日益繁杂。
传统的管理方式往往依赖于表格和文字描述，难以直观地呈现数据中心的整体架构和运行情况。
因此，需要一种可视化系统，能够以图形化的方式展示以下关键信息：1、物理基础设施：包括服务器、网络设备、存储设备等的位置、型号、连接关系等。
2、电力和冷却系统：实时监测电力供应、能耗情况以及冷却系统的工作状态。
3、网络拓扑结构：清晰展示网络设备之间的连接和流量走向。
4、环境监控：温度、湿度、烟雾等环境参数的监测数据。
二、系统架构设计1、数据采集层通过各种传感器、代理程序和网络协议，采集数据中心内各类设备和环境的相关数据。
这些数据包括设备的性能指标、配置信息、状态参数以及环境参数等。
2、数据处理层对采集到的数据进行清洗、转换和聚合，提取有价值的信息，并将其存储在数据库中，以便后续的查询和分析。
3、可视化展示层基于前端技术，如 HTML5、CSS3 和 JavaScript，构建直观、交互性强的可视化界面。
通过图表、图形、地图等多种形式，将数据中心的各类信息以清晰易懂的方式呈现给用户。
三、功能模块设计1、设备管理可视化以三维模型或平面图的形式展示数据中心内设备的布局，用户可以通过点击设备获取详细的设备信息，如型号、配置、运行状态等。
同时，支持设备的添加、删除和移动操作，方便进行设备的规划和管理。
2、电力和冷却系统可视化实时显示电力供应的线路和负载情况，以及冷却系统的工作状态和分布。
通过颜色编码和动态图表，直观地展示能耗的高低和异常情况，帮助管理员及时发现潜在的问题并采取措施。
大数据可视化平台建设方案
数据安全
建立完善的数据安全机制 ，保障数据源的安全性和 隐私性。
数据预处理
数据清洗
01
去除重复、无效、错误的数据，保证数据的质量和可
靠性。
数据转换
02 将不同类型的数据源进行转换，使其能够统一处理和
存储。
数据压缩
03
对大量数据进行压缩，减少存储空间和提高数据处理
速度。
数据存储与计算
分布式存储
采用分布式存储技术，确保数据的高可用性和可扩展 性。
• 提高实时性：随着数据处理技术的发展，我们将进一步提高平台的实时性，以 便用户能够及时获取最新的数据分析和可视化结果。这将使用户能够更快速地 做出决策，提高工作效率。
• 优化用户体验：我们将不断优化平台的界面设计和交互体验，使用户能够更轻 松、更愉快地进行数据可视化和分析。例如，我们将引入更多的可视化效果和 动画效果，使数据展示更加生动有趣。同时，我们也将提供更多的自定义选项 ，使用户能够根据自己的喜好和需求进行个性化设置。
深入探索和分析数据。
界面交互
平台应提供丰富的界面交互 元素，如按钮、表单、弹窗 等，使用户可以轻松地进行
操作和控制。
可视化交互
支持将可视化效果与其他交 互元素进行结合，如热力图 、联动图表等，使用户能够 更直观地了解数据之间的关 系。
快速的数据处理能力
数据预处理
支持对数据进行预处理和清洗，以提高数据的 质量和可用性。
网络环境
设计和实施网络拓扑结构，确保数据传输的稳定性和安全性。
数据迁移与接入
数据迁移
将旧系统中的数据迁移至新的可视化平台，确保数据的完整性和准 确性。
数据清洗
对迁移的数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据，保证数据质 量。
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台介绍随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业经营发展的生命线，而大数据技术的兴起也使得企业可以更好地利用数据开展业务。
然而，对于一些小型企业或者初创企业，难以承担高昂的大数据分析和可视化成本，而要实现高效的数据分析和可视化，需要一款便捷、多功能的大数据可视化分析平台。
本篇文章就将介绍这样一个平台。
一、什么是大数据可视化分析平台大数据可视化分析平台，顾名思义，是应用于大数据处理、计算以及可视化的一项技术工具。
它不仅能够帮助企业对海量的数据进行深入的挖掘、分析，而且还提供更加直观、生动和易于理解的图表、报表，从而更好地传达数据的内涵。
大数据可视化分析平台在行业中的地位越来越重要，不仅可以减轻员工的工作负担，同时还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
二、大数据可视化分析平台的特性1、可针对自身需求自定义。
大数据可视化分析平台多为可定制化、自动化的工具，用户可以根据自身数据的特点和需要，在平台中进行数据定义和可视化配置，最终生成符合自己需求的数据图表。
2、云计算架构。
大数据可视化分析平台大多都采用云计算架构，用户在使用平台时不需要考虑硬件的配置，可以直接使用虚拟机、云存储等云技术来实现快速的数据分析和计算。
3、可跨平台使用。
由于大数据可视化分析平台已经成为了企业数据分析的标配，同时也逐渐普及到了移动平台上，比如能够支持在手机、平板、PC端、Web端、云端等多平台上进行使用。
4、推荐算法实现多样化。
大多数大数据可视化分析平台都支持多种推荐算法，适合不同的业务场景，比如聚类算法、分类算法、回归算法等。
用户可以根据自身所需的数据分析和可视化目标来选择相应的算法。
5、数据安全性能强大。
大数据可视化分析平台拥有多层安全防御机制，如具有传输数据加密机制，为用户的数据安全保护做出最大的努力。
三、大数据可视化分析平台功能详述1、数据处理与存储数据处理与存储是大数据可视化分析平台的基础功能。
通过数据的清洗、加工、处理、整合等一系列多个环节，为数据可视化做好数据准备工作。
从数据库到数据智能、数据生态——南方报业“中央数据库”的建设路径
本期焦点 「媒体数据」043南方传媒研究第七十八辑从数据库到数据智能、数据生态——南方报业“中央数据库”的建设路径□何崑 陈良晓何崑智媒是人工智能和媒体的结合，媒体智能化，人工智能是发动机、引擎，而人工智能是基于大数据技术采集了充足的可以用来作为机器学习的海量数据资源，运用于特定算法来实现的。
人工智能要在媒体行业具体落地，就需要有数据积累，因此,建设智媒，数据是最基础的资源。
南方报业传媒集团建设智慧型媒体的转型之路，一开始就特别强调了以“技术赋能、数据驱动”来推进。
中央数据库项目作为南方报业传媒集团“技术赋能、数据驱动”战略的重要赋能项目之一，自2017年12月正式立项以来，已陆续为集团采编、智库、技术等业务部门人员提供了2339个数据库（集）及一系列数据分析可视化、智能辅助创作等数据工具，支撑服务数据新闻、数据库、数据报告、榜单指数等10多类业务应用场景。
南方报业传媒集团党委书记刘红兵提出，集团中央数据库项目要最大限度地汇聚集团内容数据、用户数据、经营数据，并通过对数据的全面打通和关联，为数据深度挖掘、智能分析创造基础性条件，提供基础性支撑。
这是集团中央数据库项目建设的初衷，更为集团中央数据库的建设路径及方法论提供了重要依据。
一年多来，在集团各单位各部门的大力支持下，项目采用“边建边用、边用边建”的建设原则，“螺旋式闭环”的数据服务模式,技术研发与机制并行的建设模式，进行了媒体大数据建设的应用本期焦点「媒体数据」044NANFANG MEDIA RESEARCH 探索。
本文拟从建设路径方面，尝试对中央数据库项目的建设发展作一些探讨。
一、数据标准化入库管理第一年，以建设数据库积累数据为主：打通集团内容数据建成了汇聚集团内容数据的2326个数据库（集），引入13个外部专业领域知识数据库，定向采集互联网政经数据并形成了一个500万级别的政经数据库，提供专家类、案例类及稿件素材的自有数据标准化入库管理。
大数据可视化分析平台总体解决方案
采用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，从海量 数据中提取有价值的信息和知识。
可视化展示技术
数据可视化
使用数据可视化技术，如图表、图像、交互式界面等，将数据以直观、形象 、易懂的形式呈现给用户。
大屏展示
支持大屏展示技术，将数据以大屏幕的形式呈现给用户，适用于大型会议、 汇报演示等场景。
数据存储模块
分布式存储
采用分布式存储技术，如 Hadoop、HDFS等，存储海量 数据，提高存储空间的利用率
和数据处理能力。
缓存技术
采用缓存技术，如Redis、 Memcached等，加速数据的读 取和处理速度，提高系统的响
应速度。Βιβλιοθήκη 数据备份和恢复定期备份数据，确保数据的可 靠性和完整性，在系统故障或 数据丢失时能够快速恢复数据
背景
随着大数据时代的到来，数据可视化已经成为分析海量数据 的重要手段，而传统的可视化方法已经不能满足用户的需求 。
定义和概念
定义
大数据可视化分析平台是一种基于大数据技术、利用图形图像、交互式界面 等手段，将复杂数据呈现出来，帮助用户进行分析和决策的平台。
概念
大数据可视化分析平台的核心是数据仓库技术和数据挖掘技术，通过数据预 处理、数据挖掘、可视化展现等多个环节，将大量数据中隐藏的信息和知识 挖掘出来，呈现给用户。
谢谢您的观看
数据可视化效果好
多维数据可视化
平台支持多维数据的可视化，可以将数据的多个维度同时呈现出来，使得数据的 复杂关系变得一目了然。
交互式可视化
平台支持交互式可视化，用户可以通过交互手段来探索数据，使得数据的呈现更 加灵活和生动。
数据安全可靠度高
数据安全保障
平台对数据进行加密存储和传输，保障数据的安全性。
大数据背景下的新闻数据可视化分析
本期焦点「媒体数据」052NANFANG MEDIA RESEARCH 大数据背景下的新闻数据可视化分析□陈欣 陈琼陈欣近年来，随着新媒体传播的爆发，人们每天接触的信息量正在成倍地增长。
从传播学的角度来看，以图像为载体的视觉叙事更加引人注目，更容易获得人们的好感。
数据可视化综合运用计算机图形学、图像处理、人机交互等技术，将采集或模拟的数据变换为可识别的图形符号、图像、视频或动画，既取悦了读者，也达到了新闻传播的目的。
为了适应大数据时代所需要的新型新闻传播，各媒体编辑记者和智库生产人员对中央数据库数据提出了大数据可视化分析方面的服务需求。
为满足这些需求，以南方报业传媒集团“数据优先”战略为指导，南方报业传媒集团信息技术部建设了中央数据库大数据可视化分析平台（https://），可将我们的数据（可以是Excel文件数据，也可以是Mysql、Oracle等数据库，抑或是Hadoop、Spark等大数据平台）接入平台进行分析展现。
平台支持20余种交互图表制作，包括折线图、饼图、散点图、甘特图、漏斗图、热力地图等，功能强大，能满足多种数据分析需求。
平台为集团用户带来简易制作、输出、分享可视化精美图报表的功能体验，让可视化新闻、各类调研分析报告，以及指数、榜单等智库产品的生产更加便捷。
本期焦点 「媒体数据」053南方传媒研究第七十八辑图1 平台提供的部分图表工具一、新闻数据可视化分析的技术发展概述可视化新闻是基于数据挖掘、以可视化为呈现形态的一种新闻报道形式。
新闻数据可视化并非今日才有，早在上世纪五六十年代，国外报刊已经开始在插图中引入数据图表描述新闻内容。
数据分析的发展历程大致可以分为三个阶段：表格时代、传统商业智能时代，以及已经到来的敏捷商业智能时代。
第一阶段，人们使用Excel 这类表格工具对数据进行储存分析处理，并将表格放在幻灯片软件中汇总制作成报告，发送给团队进行分享。
由于表格数据需要进行下载和发送，会出现数据不同步的问题。
大数据可视化分析平台总体解决方案
01
02
03
数据源接入
支持多种数据源接入，包 括数据库、文件、API等 ，方便用户整合不同来源 的数据。
数据清洗与转换
对采集的数据进行清洗、 去重、格式转换等处理， 确保数据质量。
数据存储
采用分布式存储系统，将 数据存储在多个节点上， 提高数据存储效率和可靠 性。
数据处理与整合
数据处理
01
提供强大的数据处理功能，包括数据聚合、过滤、排序等，满
优化策略与方法
硬件升级
根据性能评估结果，对硬件资 源进行升级，如增加内存、使
用更快的磁盘等。
软件调优
调整系统参数、优化数据库查 询等，提高软件运行效率。
负载均衡
通过合理分配系统负载，确保 各个组件都能高效运行。
数据压缩与清理
减少数据存储需求和传输量， 提高数据处理速度。
持续改进与发展
定期评估
定期进行性能评估，了解系统运行状况，及 时发现并解决问题。
通过图形、图表等形式展示数 据，使数据更易于理解和分析 。
能够处理大规模数据，提供快 速、高效的数据处理和分析能 力。
用户可以通过平台进行交互操 作，如筛选、过滤、缩放等， 以深入挖掘数据的价值。
重要性及应用领域
重要性
大数据可视化分析平台在数据驱动的 决策中扮演着重要角色，能够帮助用 户快速理解数据、发现数据中的规律 和趋势，提高决策的准确性和效率。
02
平台架构与技术
架构设计
分布式架构
采用分布式架构，将数据存储、处理和分析任务分散到多个节点 上，提高数据处理能力和系统稳定性。
模块化设计
将平台划分为数据采集、存储、处理、整合和可视化等模块，便于 扩展和维护。
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南方报业传媒集团中央数据库数据可视化分析平台需求
一、建设内容
1、直接提供可视化分析工具，用于数据产品生产或数据服务提供。
2、将可视化平台集成进中央数据库，并通过开发方式开发一部分通用公用的数据应用工具，如查询检索、报表、看板、仪表盘等。
二、可视化数据分析功能需求
一是提供易用的数据可视化工具，实现通过拖拉拽就能快速完成数据的可视化，并给出最合适的展示图形。
二是具备专业的数据建模能力，满足业务人员数据分析需要。
三是能接入不同类型的异构数据，满足数据抽取需要。
四是能在PC、手机和平板等不同终端使用，图表能自适应大小屏，通过一次制作满足报纸、网站、APP、微信微博等不同渠道发布的需要。
五是方便与中央数据库和各业务系统集成，快速开发定制报表、看板、仪表盘等。
以下对需求进行详细描述：
1.用户对象分析
可视化数据分析功能在集团内外有广泛的使用场景，按照不同角色对可视化数据分析需求各有其侧重点，根据前期调研，可以大致分为以下几类对象：
领导层：集团领导和部门领导为了进行科学决策，对信息的宏观把控和分析有需求，需方便、直观地通过PC或手机浏览数据统计分析的结果，常见应用包括领导驾驶舱、定制报表、移动应用查询、指挥大屏等。
IT人员：IT人员一方面使用数据可视化功能建设数据统计分析及展示平台，通过开发打造定制化的报表工具，另一方面也需要协助业务人员生产数据统计报告等。
数据分析师/业务人员：使用进行使用数据可视化功能进行常规的数据产品的生产和服务提供，或者临时性地进行一些特定的数据分析报告或汇报数
据材料等。
编辑记者和智库生产人员：采编人员需要可视化分析工具快速生成报道及报告所需图表，需要丰富可自定义的图标样式，能够实现将数据静态输出至报道中；并提出希望实现动态输出，将输出内容生成为为动态图片，展现于网页或移动端，能实现交互式操作，并能自适应大小屏。
外部用户：浏览或使用数据产品和服务中提供的可视化数据分析结果，如图表等，有些场景下还需要使用能动态交互的图表。
2.数据接入与整合
中央数据库将整合汇聚集团的各类数据，包括内容数据、用户数据、智能化管理数据、采写过程数据、第三方扩展数据等，因此可视化数据分析功能需要方便地接入各类数据源，包括：
⏹传统的关系型数据库，如SQL Server、Oracle、Mysql等；
⏹非关系型数据库，如HIVE、HBASE、Spark SQL等；
⏹EXCEL表格、XML等文本数据；
同时还可整合多数据源，对不同的数据源和文本进行查询、抽取、整合和清理。
3.数据分析处理
目前集团生产大量的可视化新闻和智库产品，都需要数据分析处理工具的辅助，如榜单指数产品的共同特点就是通过指数数据的收集、分析和加工，让数据发挥量化、测评和监督的力量。
要将平时报道的新闻、数据、政府官微发布的信息和政府的统计数据综合利用，构建科学严谨可量化的指标体系，这又涉及到了快速建模的需求。
根据前期调研，对中央数据库的数据分析功能具体需求如下：
⏹有强大的数据处理能力，可以处理复杂的数据逻辑，例如进行字段计
算，进行表的分拆、转置、表计算，方便完成交叉表、透视表等的转
换等。
⏹快速构建灵活高效的数据模型，例如分析模型、指数模型等。
⏹以鼠标拖拽、点击等方式，通过图形化界面选择维度、指标，快速生
成分析图形和分析结果。
⏹能进行图表的跳转，支持从宏观指标聚焦钻取至明细数据
4.可视化展现
⏹产品提供丰富的可视化图表组件，满足集团各类应用场景的可视化展
示需求，如分析报告、测评报告、榜单等；
⏹能制作互动性好的联动图表分析，例如在APP或网站发布的数据报
告可提供条件筛选的功能，用户可以根据自己的需求，直接在报告中
选择性地查看报告数据。
⏹展示的图表能够自适应PC端与手机端的大小屏；
⏹提供丰富的展示案例，例如指数、榜单的展示方式，节省设计时间。
5.导出与分享
⏹为辅助生成纸质分析报告，例如刊登在报纸上的可视化新闻，应可将
分析结果导出图片、导出Excel、导出PDF等。
⏹可将生成的数据分析报告快捷地分享给他人，通过分享链接或者二维
码的方式进行分享，为保证安全，可设置访问密码和失效时间。
⏹可通过开发方式开发一部分通用公用的数据应用工具，发布给不同的
角色，例如为领导建立驾驶舱的各类仪表盘和报表。
三、非功能需求
1、安全性：能私有化部署，保证数据系统安全，能进行表行列级别权限管控，保障数据库使用安全，能记录用户的增删改等操作，符合系统的审计要求。
2、易用性：简单、易用，使用门槛低，内容生产人员也能轻松上手。
报表工具为B/S模式，无需进行客户端安装；
3、易于集成：方便与中央数据库和各业务系统集成，支持单点登录。
用户登录需与域集成。
4、高性能：基于大数据技术，能实现千万级甚至亿级数据，秒级响应；
5、使用范围广：报表工具无限授权用户数，可满足全集团的数据分析
工具需求。