202306 ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具2023 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 3.61 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2022 年 12 ⽉2022 年 12 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 3.58 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2022 年 06 ⽉2022 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 10.32 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2023 年 04 ⽉2023 年 04 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 3.60 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2023 年 12 ⽉可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势,为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次,50+ 技术支持群,广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源,更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理,用户可自由组合形成自有数据集合,供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息,以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位,方便用户快速编辑,同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新,适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接,能够有0 码力 | 36 页 | 7.05 MB | 1 年前3
DataEase 人人可用的开源数据可视化分析工具 2024 年 03 月可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势,为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次,50+ 技术支持群,广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源,更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理,用户可自由组合形成自有数据集合,供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息,以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位,方便用户快速编辑,同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新,适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接,能够有0 码力 | 39 页 | 6.95 MB | 1 年前3
网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 2021领先的数字化转型技术与服务提供商 网易数帆是网易集团旗下 TO B 企业服务品牌,定位于领先的数字化转型 技术与服务提供商,为客户提供创新、可靠的国产软件基础平台产品及相 应技术服务,业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域,旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线,致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构,快速应对新一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 等诸多大中型客户。 以“开放、开源、跨云”为技术理念,网易数帆大力推动技术研究,先后取 得“工信部云计算服务能力标准首批试点单位”、“国家企业技术中心”、“信 通院云计算标准和开源推进委员会成员”、“信通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时,网易数帆积极推动跨厂 商的数字化技术融合发展,与AWS、阿里云、百度云、华为鲲鹏云计算、 浪潮、新华三等多家企业完成技术兼容性认证。 数帆历程 关于数帆 数帆实力 荣誉资质 客户名录 客户口碑 业务全景 产品篇 网易有数 网易轻舟 网易易智 客户案例篇 解决方案篇 数据中台解决方案 业务中台解决方案 金融分布式解决方案 金融大数据解决方案 零售大数据解决方案 零售行业 金融行业 制造行业 综合行业 02 03 04 02 01 04 05 06 08 09 10 120 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前3
2023 中国开源开发者报告论,但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现,实现了 LLM 之间的链式交互,使多 个 LLM 模型串联工作,发挥各自的优势,并且可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接,产生更强大的语言理解 和生成效果。这开启了 LLM 集成应用的新方向,并诞生了 一个新的细分领域“LLMOps”。 七、 “提示词工程”,这是 LLM 直接催生出来的新“学科”, 大模型、上海人工智能实验室的书生通用大模型、腾 讯的混元大模型、蚂蚁的百灵大模型等。 另一方面,除了大模型本身,中国在 LLM 相关技术领域也 快速迭代发展,诸如 Dify.AI 的 LLMOps、Milvus 的向量 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow 的深度学习框架。 值得一提的还有华为的盘古大模型,其中盘古气象大模型是 首个精度超过传统数值预报方法的 Yi-34B 在 Hugging Face 英文测试榜单中位 列第一,在 C-Eval 中文能力排行榜中超越所有开源模型。 十一、 这一小节,通过一些数据来简要概述 2023 年的 LLM、 GenAI。根据金融数据和软件公司 PitchBook 的数据,从 截至 3 月 29 日追踪的 9 笔交易来看,生成式 AI 公司 的投前估值中位数已经飙升至 9000 万美元,高于 2022 年的 42500 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告Python 开发框架 ………………………………………………………………………………… 23 3.14 前端开发框架 …………………………………………………………………………………… 24 3.15 数据库……………………………………………………………………………………………… 25 3.16 版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………… 44 5 总结 & 致谢 ………………………………………………………………………………… 45 2021 中国开源年度报告数据篇 …………………………………………… 47 GitHub 数据 …………………………………………………………………………………… 48 活跃度公式 ……………………………………………………………………………………… 48 1 世界活跃度排名 Top10 …………………………………………………………………… 48 2 中国活跃度排名 Top30 …………………………………………………………………… 50 3 中国企业开源数据分析(按活跃度排序) ………………………………………………… 54 4 Apache 基金会中国项目活跃度分析 Top20 …………………………………………… 56 5 CNCF 中国项目活跃度分析0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告Background 2016 年初,开源社发布了《2015 年中国开源社区参会调查报告》,随后的几年中,持续发布 了开发者调查报告,旨在从多种维度呈现国内的开源发展情况。今年我们再次启程,结合数据 分析手段和调查报告等多种形式,绘制一份 2021 年中国开源世界的地图。 In early 2016, KaiYuanShe released the 2015 China Open Source information, work status, open source community, and developer technology 调查方法 :以在线问卷方式搜集样本和数据,交叉对比法分析数据 Survey method: Online questionnaire to collect samples and data, cross-comparison method to analyze choices, open 样本量 :537 Sample size: 537 2、重要发现 / 2 Important Findings 通过分析 2021 年的统计数据,并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告,我们有如下 一些重要发现: By analyzing the statistics for 2021 and comparing previous years'0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前3
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