如何通过临时可视数据发现导航大数据？

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如何通过临时可视数据发现导航大数据？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-13

内存是访问数据的更传统的方法之一
顾名思义，可视化工具基于查询条件将所有相关数据从数据源引入其自己的内部存储器中，然后它将数据分类为一种格式，使其可以进行快速有效地可视化数据所需的计算，当然此方法可提供出色的性能和速度优势-只要加载到内存中的数据量不太大且花费的时间更少，带入内存中的数据集就可以满足所要询问的特定问题，甚至可能需要数据刷新很少，但是，当诸如数据量，将数据从源加载到内存的时间，来回寻找新数据以刷新结果，网络速度或强度，存储空间等因素变得更加相关且对性能至关重要时，这种方法就显得不足。

数据内
数据访问的另一种相当普遍的方法是数据源内（在Hadoop或其他非数据库技术出现之前，以前是数据库内），被分析的数据将保留在数据源中，并且仅将结果显示为可视化结果，以供进一步分析，但是这种方法似乎更有效，但有其自身的局限性，尤其是当人们开始提出以下问题时：

数据库引擎必须满足多少个线程才能完成请求？
当问题变得更加复杂并且需要行级详细信息时，性能如何受到影响
属于这种数据检索模式的另一种方法是定期预先创建一组查询答案，以便可以快速，有效地回答常见的问题，想立方体吗？多维数据集是预先构建的，具有特定的维度和度量，其中包含针对常见问题的预先构建的答案，并且只要维度和度量符合您要可视化的内容，就可以将结果可视化。

按需数据
数据访问的第三个选项是内存和数据源的混合，其中数据保留在数据源中，并且仅在需要时才从源系统中检索相关数据，这种方法可以优化系统资源，并且不会降低性能-本质上可以兼顾两者。

适用于大数据
在大数据上发现可视数据的关键是从同一分析或仪表板同时以不同方式组合访问数据，作为可视数据发现平台，灵活而灵活的架构，并且能够分析几乎任何数据源中的数据，为各种数据源提供了数据连接器，使其可以在数据源内工作，关系数据源具有不同的功能，但是多维数据集及其预先计算的度量与关系数据源有很大不同，可以轻松容纳所有这些不同的关系和非关系技术-提供增强的连接选项。

除了可视化大数据还提供了有关大数据的大量高级分析

例如运行统计模型，统计引擎启用了此功能，高级分析的关键还在于数据源内和内存技术的结合，运行预测分析时仅在数据源中分析和计算相关数据，然后将其引入并利用强大的内存中表达功能进行丰富。

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