大数据可视化、实时性分析的工具——Datawatch

编者注:互联网后时代,我们谈的最多的不是电脑,而是基于互联网产生的伟大的互联网公司,比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等;移动互联网后时代,我们谈的更多的不是手机,而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代,2012年,2013年你谈概念还可以,但从2014年起来,我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代,产品才是王道。我们可以大胆的预计,在2015年,大家在来谈大数据,肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等,更多的是基于大数据开发出来的数据产品。

所以今天很高兴的要和大家分享这款从美国引进的大数据可视化、实时性分析的工具——Datawatch,我们同时也期待Datawatch在中国大陆有一个优秀的表现。

Datawatch公司提供可视化数据发掘软件,可以对任何数据进行优化——不论类别、容量或速度。作为一款大数据可视化、实时性分析的工具,相对于一般的数据可视化技术,Datawatch的优势在于他从一开始就专注于大数据方向,真正做到了实时将大数据可视化并加以 分析。

Datawatch中国总代理公司为深圳市国泰安信息技术有限公司,据36大数据(36dsj.com)了解得到,Datawatch产品汉化已接近尾声,即将在腾讯、深圳证券交易所企业使用。

大数据可视化产品Datawatch的功能介绍,以及产品支持对接的数据源和数据库

Datawatch在此有两个意思,一个指的是美国上市公司Datawatch Corporation (NASDAQ-CM: DWCH) ;Datawatch创建于1985年,提供能对任何数据进行优化的可视化数据恢复软件(无论数据的种类、数量或速率如何,都能进行优化),从而推出了用以发现改善业务的高 价值解读的新一代分析软件。软件具有将报告、PDF 文件和 EDI 数据流等结合了实时流数据的结构化、非结构化和半结构化数据源整合进丰富可视化分析应用的独特能力,让用户能动态发现对其业务的任何运营方面都能带来影响的关键因素。对任何数据集都能执行可视 化恢复的这一能力使 Datawatch 在大数据和可视化市场独树一帜。全世界各种规模的机构都使用了 Datawatch,包括包括《财富》百强榜上的99家公司。Datawatch 总部位于马萨诸塞州切姆斯福德,在纽约、伦敦、慕尼黑、斯德哥尔摩、新加坡、悉尼和马尼拉设有办事处,合作伙伴和客户遍布全球100多个国家。

另外Datawatch指的是一款大数据可视化产品,也是本文要重点说的大数据可视化技术。

一、Datawatch产品概述

Datawatch开发的数据可视化工具可以帮助公司每个层级的管理者、分析员和决策者监控和分析数据,从而增加公司收益,提升业务效益。该平台和主要特点包括:

1、最全面直观的视觉信息分析能力。 2、无缝对接任何数据源。 3、快速开发,部署和培训,确保快速有效的投入使用。

二、Datawatch Desktop介绍

Datawatch Desktop是一款用于实时数据处理、数据可视化和大数据分析的软件。处于这些新一代分析工具的最前沿。包括Datawatch Designer和Datawatch Modeler。Datawatch Desktop允许用户根据任何数据源设计可视化以及设计和构造模型,可用于设计和开发用于个 人使用或部署在服务器的Datawatch环境模型。

Datawatch桌面的搭建,满足了大数据的需求、提供了互动性挖掘功能,不受数据类型(种类)、大小(容量)或者是传输时间(速度)的影响。

①可视化数据发掘。Datawatch的专利StreamCube内存分析引擎,支持动态整合和直观的分段分层。通过简单拖放,就可以在仪表盘中建立层级关系和过滤器,更直观地显示出异常值,并查看数据子集之间的相互关系。在应对大数据的容量和类型时,需要更强大的时间序 列可视化功能,比如Datawatch特有的范围图(Horizon Graph),能在单个屏幕上对比多数列。Datawatch桌面还能提供一些列专门为分析历史数据设计的专业视觉化系统,更加简易,更加高效。预置连接器,能简捷地获取和合并来自数据源的信号,包括来自信息中介的 数据源,以及来自复杂事件处理引擎的数据。在短短几分钟内,就能预见和分享新的见解。

②数据的动态及静态分析。Datawatch桌面具有独特的动态数据可视化能力——通过使用来自CEP引擎和消息中介等来源的数据源,分批地将数据信息不断推进系统之中。所以能切实看到正在发生的事情,全面了解业务绩效的表现。

③从现存报告中抽取和传递数据。数据各不相同,很少能呈现出可供分析的完美结构。很少能呈现出可供分析的完美结构。某些公司内最具价值的信息常常被深锁在静态运营报告中,这些报告能够提供所需的可视化信息集,但是缺乏灵活性。有些关键数据甚至来自公司 外部(如发票、报表、表单、市场数据等),但是你无法访问底层系统。Datawatch桌面允许用户访问、抽取任何数据信息并将其转化为实时数据,供显示、分析并与其他用户以及系统分享。不必编程,企业用户便可以在Datawatch桌面上打开报告或文件,即点即选,数 据立即就能提取出来。系统创在了可复用模型,定义了数据到行和列的转换。仅需一次点击,就能将最新的数据集显示于仪表盘上,开始可视化数据发掘工作。

(1)Datawatch Designer可视化建模工具

Datawatch Designer是桌面创作工具,它允许用户组装和发布新的检测和分析以及仪表盘到网上,能快速分析设计监测和频繁更改的大型数据集。该软件集成了多种专为快速理解和解释信息的可视化Datawatch使用我们的Stream Cube™OLAP数据模型上的即时数据的汇总与 切片与切块。Datawatch Designer擅长在三个方面:一是能将商业智能转化成直观的、可在学术上验证图形显示,易于理解和使用;二是能够连接到任何数据源。Datawatch Designer是专门为监测和频繁更改大型数据集的快速分析所设计的。该软件集成了多种专为方便 用户快速理解和解释信息的可视化Datawatch,并能适应在Stream Cube™OLAP数据模型上的即时数据的汇总与切片和切块。

Datawatch Designer在工作组级别、甚至在公共网站级别部署整个企业,大部分设施均达到并且具有扎实的、系统的工作。Datawatch Designer具有良好的可扩展性,易于管理并且需要最少的持续的IT支持。用户可以在短短几个小时内使系统运行且能够处理最复杂的数 据源,甚至是正在不断更新的数据库。

(2)Datawatch Modeler数据挖掘与分析模块

Datawatch Modeler(原名Datawatch Modeler Professional)可以处理所有的数据,无论是结构化数据源,还是传统的非结构化或半结构化的EDL流、PDF文件、报告或文本文件。在Datawatch Modeler中数据都可以变得标准化和结构化。

Modeler可以评估、组织和集成信息,为每个用户提供一个全方位观察任何类型的业务问题和机会。此外,通过部署Datawatch可视化数据库探索解决方案,Modeler能为个人用户提供价值,并且将价值扩展到整个企业。

三、Datawatch Server

为了充分发挥大数据的真正潜力,用户必须能够快速地分享每一份数据并且让数据覆盖整个企业。有了 Datawatch Server, 每个部门的用户可以通过包含大量信息的互动式仪表盘戒一个安全的、可扩展的解决方案,快速而方便地发布和共享有价值的信息。

无论是在 web 浏觅器、平板电脑还是使用着 HTML 5 最新技术的智能手机上,都可以通过一个丰富的交互式环境,将结极化数据、非结极化戒半结极化数据源 PDF 文件和 EDI数据流和实时来源(如 CEP 引擎,分时数据或机器数据)迚行实时展示和分析,以便仍各个维度更加深入地了解公司状况。

(1)对您的大数据进行交互式的数据发现。

作为 Datawatch 可规化数据发现解决方案中一个不可分割的部分, 无论任何类型, 大小或交互速度的数据都可以通过 Datawatch Desktop 进行交互式的探索。通过这个解决方案,您可以利用创建模型,轻松地自动地从各种类型的现有报告中抓取和转换数据,例如:

① ERP, BI, CRM不其他LOB和遗留系统, 像文本文件,PDF和XPS文件 ② 电子表格和桌面数据库,如Excel和Access ③使用OLEDB和ODBC的关系数据库 ④CEP引擎、消息代理戒分时数据等实时数据源

接着, Datawatch Server 将这些模型和现有的报告系统输出,存储在一个安全和网络化的仓库内,用户能够很便捷地在 web 浏觅器访问并且能够在企业内发布。任何人都可以快速、便捷和很安全地访问任何存储报告、报表、发票、日志和 PDF 文件,实现可视化并且动态转化为鲜明的报告数据。

(2)分析数据流和历史数据。

让 Datawatch 在数据可视化发展中独树一帜的是它可以将静态和实时数据可视化的能力——通过使用 CEP 引擎和消息代理等这类不断实时推送信息到系统的实时数据源。当用户发现异常信息时, 可以结合实时数据和历史数据,在通过 Datawatch Server便可以清楚的清楚地了解到正在发生的事情,以便更快更好地做出决策和采取行劢。

(3)不仅仅是大数据,更是敏捷的数据。

在这商业飞速发展的今天,随着对大数据的价值的全新认识,公司不仅需要访问数据的能力,还需要快速的访问到数据。Datawatch是唯一能实现快速和便捷地访问数据,并且让仸何人都能从任何数据源中以最快的完成大数据可视化的解决方案。

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2014-09-30

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