BI大数据可视化分系统开发,智慧工厂能源管控系统开发

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    虚拟币交易系统开发
  • 发布日期:

    2019-03-15, 07:14 pm
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BI大数据可视化分系统开发,智慧工厂能源管控系统开发

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内容描述

BI大数据可视化分系统开发,智慧工厂能源管控系统开发
从技术上来说,大数据可视化的实施步骤主要有四项:需求分析,建设数据仓库/数据集市模型,数据抽取、清洗、转换、加载(ETL),建立可视化分析场景。   源中瑞BI大数据分析系统开发   Tel/V: 13823153201     Q/:2756126100
1) 需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提,要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容,明确实施单位对可视化的期望和需求。2) 建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。
3) 数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来,因为每个业务系统的数据质量不同,所以要对每个数据源建立不同的抽取程序,每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。
数据转换是整个ETL过程的核心部分,主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
4) 建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。
适用对象:
1、想做数据可视化分析的制造业企业
2、想做数据可视化分析,但不知道该分析些什么,分析需求不明确的制造业企业
3、想借鉴其他制造业企业BI经验的制造业企业
4、急着落实数据可视化分析项目的制造业企业
优势:
1、基本满足制造业企业实际分析需求
2、BI落实快,实施耗时远低于同类产品
3、从接单到生产、采购到质量监控,实现全方面的数据可视化,且由于可视化效果直观易懂,信息传递给高效,更有助于制造业企业提高生产效率与质量,打造新一代智慧工厂
BI大数据可视化分系统开发,智慧工厂能源管控系统开发

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