我们的优势

实现数据驱动如此简单

  • 随心所欲

    随心所欲

    自助式自由式可视化页面设计,丰富的组件,多样化炫酷效果,让数据展示随心所欲。

  • 人机交互

    人机交互

    基于事件和动作响应的交互设计理念,实现人、系统、数据之间的交流,让数据活起来。

  • 智能可视

    智能可视

    智能生成页面,智能图像生成、智能分析算法集成,让分析和展示AI化。

  • 全能可视

    全能可视

    基于Web的同时具备普通图表统计数据可视化、特效和场景可视化一体化设计平台。

产品特点

产品特点

帮助企业发掘沉睡在系统中的数据价值,将数据转变为信息,指导企业决策,监督战略执行,提高企业决策力与执行力,最终为企业创造价值。

简单易用简单易用
无需技术背景,只需通过拖拽方式,5分钟即可完成一张可视化图形分析报表
高效便捷高效便捷
通过简单的点击、拖拽实现数据的连接和处理,快速实现数据可视化需求
方便集成方便集成
能与企业现有的业务信息系统无缝集成,直接接入业务数据进行实时分析
安全管控安全管控
多种权限控制可供选择,设计了管理用户信息和管理访问权限,还可支持数据级别的访问
多终端查看多终端查看
基于HTML5技术,跨终端访问,基于B/S架构,通过浏览器就可以访问
私有化部署私有化部署
支持私有化部署在企业的应用上,保证数据安全;帮助企业降低运营成本,实现精细化运营
VS

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费神
功能繁琐操作不便
伤财
按月消费不便宜啊
高效
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省钱
一次购买终身使用
现在开始

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开启您的数据智能之旅

一站式一站式
一站式数据可视化分析平台
可视化可视化
简单易用的可视化分析工具
全方位全方位
数据接入,轻量级数据建模
跨终端跨终端
无缝对接平板移动智能设备

使用对象与场景

致力于打造极致易用的大数据可视化分析软件

  • CEO

    实时了解整个公司经营全貌,告别拍脑袋决策,用数据说话

  • 高管

    实时了解各项业务变化,从而及时有效的做出明智的判断

  • 营销

    通过大数据分析精准了解用户画像、 用户偏好、地区分布,从而指导更精准的销售

  • 研发

    实时掌握运行情况,研发进展可追溯,提升研发进度,提高效率

  • 财务

    从各维度了解公司的财务情况,对公司的成本控制,业务规划起到了很好的指引作用

  • 人力

    清晰了解人员组成结构,合理优化人员配置,打造优质的人力模型

  • 客服

    了解客户需求,提升转化能力和促进产品销售

  • IT人

    从繁重的报表开发任务重解放出来, 重心回归主营业务系统的开发当中去

  • 生产

    实时监控设备运行情况,生产质量追溯,有效提高产能,降低成本

  • 售后

    了解用户反馈,提升服务能力和指导产品改进

一站式大数据分析构建平台

可视化分析只需4步:准备数据、创建数据源与工作表、制作分析仪表板、查看仪表板分析报告。

  • 数据准备

    数据准备

  • 创建数据源

    创建数据源

  • 探索分析

    探索分析

  • 分析报告

    分析报告

新闻资讯

NEWS

  • 12/27

    2020

    什么是数据可视化?你知道数据可视化吗?

    我认为数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角,看待世界。换句话说,数据可视化的客体是数据,但我们想要的其实是——数据视觉,以数据为工具,以可视化为手段,目的是描述真实,探索世界。坚信——图表比数据表更有表现力。数据可视化是为了更好地促进行动,所以要让行动的决策人看懂!每一种图表类型的诞生,都是由于明确而迫切的需要;所以当你需要在已知的图表类型中进行选择时,先想想自己想要解决的到底是什么问题!我愿以自身能力所及,尽力展示数据;我发誓,数据表达的真相,我绝不扭曲;即使是超大的数据集,

  • 12/22

    2020

    大数据挖掘中容易犯的11个错误

    按照Elder博士的总结,这11大易犯错误包括:0.缺乏数据(LackData)1.太关注训练(FocusonTraining)2.只依赖一项技术(RelyonOneTechnique)3.提错了问题(AsktheWrongQuestion)4.只靠数据来说话(Listen(only)totheData)5.使用了未来的信息(AcceptLeaksfromtheFuture)6.抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases)7.轻信预测(Extrapolate)8.试图回答所有问题

  • 12/21

    2020

    关于数据可视化工具应具备的核心能力价值的思考

    可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图",其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言,图表的信息量要大得多,这也是数据可视化的核心价值所在。数据可视化价值准确高效直观的传递传递数据中的规律和信息;实时监控系统各项数据指标,实现数据的自解释;基于可视化洞察数据规律,指定精准的运营策略;基础构建原则简单的步骤如下:基于业务需求,完成可视化数据处理(收集,规则,定时任务等)。借助常用的图表进行组合展示,但是也有一些注意事项如下:可视化的数据要关联核心的有业务

  • 07/20

    2020

    一款介于无代码与低代码之间的大数据可视化分析平台

    什么是低代码平台:“低代码开发”旨在开发人员可以通过编写少量代码就可以快速生成应用程序的一种方法。使用低代码开发平台类似于使用IDE,因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能,和一套供开发人员使用的工具。然而,它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说,低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法,技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作,而不会被重复的编码束缚住。相反,他们可以将精力集中于创建应用程序的

  • 07/06

    2020

    国内首款基于.NET Core平台的大数据可视化分析工具平台

    NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式,支持安装包模式安装、手动安装、docker镜像安装NBI一站式自服务大数据可视化分析平台跨平台性:支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行NBI一站式自服务大数据可视化分析平台V4.6.5主要更新内容如下:(1)优化平台性能,主要解决平台中部分组件在自动刷新

  • 06/11

    2020

    通过Flink+NBI可视化构建实时分析系统

    Flink:Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。Flink主要特点:1、高吞吐、低延迟、纯流式架构;2、支持对乱序事件的处理;3、有状态、提供exactly-once计算;4、高度灵活的窗口机制;5、失败恢复、故障转移、水平扩展;6、批处理、流处理统一的APINBI大数据可视化:NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或

  • 06/02

    2020

    实现企业数字化转型的三大核心能力,连接、数据、智能

    企业数字化的主要特征包括三个方面:第一是连接,连接员工、连接客户、连接机器设备;第二是数据,也就是连接之后实时产生的数据;第三是智能,是数据驱动的智能应用。以阿里巴巴为例,首先,阿里巴巴通过天猫、高德地图、饿了么等业务前端,连接了众多消费者;然后,通过连接产生的实时数据,沉淀了大量的智能服务,例如千人千面的个性化推荐、商家的生意参谋等,以此来帮助企业做品牌推广、商品推荐、精准营销、运营分析等企业数字化涉及企业的方方面面,我们可以从企业连接的对象来划分涉及的领域,具体可以分为数字营销、数字管理、工

  • 05/20

    2020

    从dockerhub拉取NBI可视化产品镜像

    前两篇文章介绍了将docker镜像打包,镜像发布,那么今天为大家介绍完一个闭环操作,如何从dockerhua拉取镜像,运行镜像,下面将演示从ubuntu和centos系统上拉取和运行镜像操作:操作流程:(1)拉取镜像(2)运行镜像(3)应用访问ubuntu系统拉取镜像演示:1(1)拉取镜像命令:sudo docker pull nbidashboard/nbiplatform:latest1(2)运行镜像:sudo docker run --name nbifordockerhub -d -p

  • 05/16

    2020

    将本地构建好的docker镜像发布到dockerhub

    各位读者你们好,上一篇文章介绍了如何将.NET Core项目构建成一个docker镜像,那么今天接下来我们介绍如何将本地docker项目镜像发布到dockerhub上,好了废话不多说,直接进入正题:(1)去注册dockerhub账号;(2)账号注册好之后,我们创建一个仓库,用于存放镜像(3)到这一步,我们已经可以看到创建成功界面 仓库路径:nbidashboard/nbiplatform (4)查看本地容器信息1sudo docker ps  (5)提交容器:123sudo docke

  • 05/07

    2020

    将.NET Core编写的数据可视化项目打包成Docker镜像,实现容器化部署

    第一步 环境准备,安装docker环境:1234567891011通过命令安装docker:sudo apt-get install -y docker.io 启动Docker服务:systemctl start docker.service 配置开机启动并验证   systemctl enable docker.service 查看docker版本信息docker version  第二步 编写Dockerfile:在项目根目录添加Dockerfile文

  • 04/21

    2020

    数据治理中的数据血缘关系是什么,解决什么问题

    前言:数据血缘属于数据治理中的一个概念,是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系,它是一个逻辑概念。数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,血缘分析是保证数据融合的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路,直白点说,就是我们这个数据是怎么来的,经过了哪些过程和阶段。 数据血缘关系的应用场景是什么:在数据的处理过程中,从数据源头到最终的数据生成,每个环节都可能会导致我们出现数据质量的问题。比如我们数据源本身数据质量不高,在后续的处理环节中如果没有

  • 04/12

    2020

    数据中台是什么,它能解决什么问题

    前言:近几年来数据中台概念大火,市面上掀起了一波建业务中台、数据中台热潮,那么数据中台到底是什么?它的出现能解决什么问题呢?首先数据中台的概念最早由阿里提出,自从阿里提出了“大中台,小前台”概念之后,数据中台这个概念火了起来,不少企业,无论是互联网企业还是传统企业纷纷搭建起了自家的数据中台,究竟数据中台有什么魅力,能让企业如此重视?本文主要从数据中台是什么、怎么做数据中台和为什么要做数据中台三个方面对这个问题进行了分析。什么是数据中台:广义的数据中台包括了数据技术,比如对海量数据进行采集、计算、

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