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商业智能分析中选择实时图表解决方案应该考虑的四个因素

原创|行业资讯|编辑：龚雪|2013-12-18 09:45:08.000|阅读 624 次

概述：上一章我们讲了实时数据可视化的运作以及理解数据可视化中一个非常重要的词语LATENCY。这一章，我们将紧接着上面的话题，为大家介绍选择实时图表解决方案应该考虑的四个因素，帮助大家在层出不穷的可视化工具中选出出色的图表解决方案。

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选择实时图表解决方案应该考虑的四个因素：

1、更新和刷新的时间间隔

首先，考虑结构化文件的更新顺序(JSON/XML) ，然后再刷新客户端，实时可视化组件可以在相当短的时间内更新和刷新。如果数据流的加载速度比可视化组件快，图表加载会很奇怪，而且不一定会加载完。为了避免这一点，有的人会建议图表组件花长一点的时间聚集数据，添加一个延迟刷新的时间间隔。这样的方法在一些分析中用到，但是，理想的解决方案是组件能够在尽可能短的时间内同时处理更新和刷新的时间间隔，并且可以处理相当大的数据流。

广告时间：关于结构化数据的知识（点击这里），大家可以看看我的另外一篇文章，讲预测分析的，可以和这篇文章结合起来看，对商业智能分析很有帮助的哦~~~

2、持久存储的历史数据

在用实时数据可视化工具处理即时信息的时候，需要考虑另外一个重要因素——历史信息的查看和分析。举个例子，浏览股票图的时候，交易者会需要频繁浏览一支特定股票变化情况。这种情况下，实时组件不仅要绘制出实时数据还需要加载历史数据点。图表解决方案使用历史数据缓冲来解决这个问题，他基于在一个特定的历史数据点的数量或者历史的时间范围，这样，历史数据点可以帮助分析者得到一个更加丰富的分析，做出更多明智的决定。

3、大量的数据集

社会媒体监控应用程序会跟踪成千上万不同来源的信息，会捕获相当大量的信息。这就需要可视化组件拥有强大的处理能力来保持更新同步。每次更新能够通过大量数据的处理能力，在越来越多的数据可视化中成为必需品。因为，这将确保你的大数据DASHBOARD在加载的时候不会罢工。

4、时间戳提供更多的控制

实时图表的工作虽然带宽消耗大，但是有时候可能会适得其反。比如，如果诗句以每秒100数据点流动，这会消耗大量带宽。每秒100次的更新和刷新，几乎会阻塞整个网络，这种情况下，保存所有数据流以便历史分析就变得很重要，这样也可以节省带宽。在这种情况下，建议使用时间戳，这样可视化组件可以接收100数据点/秒的更新，但是刷新图表只用1次/秒。在描绘的100个数据点中，不是所有的都会在相同频率中接收。这个特性为展现整个系统提供了更多的可控制性，而且不易被忽略。

了解了这四点，你可以准备寻找一个实时可视化解决方案，然后在寻找的中提出正确的问题，来帮助你做出最后决定。还有其他因素或特征你会在你的商业场景中考虑吗？在下面的评论框，把你的疑惑、想法分享出来。

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