接入数据源
支持 JDBC / Kafka / 对象存储三类入口,单源配置 ≤ 5 分钟;先采 1000 行样本做字段画像。
大数据分析 · 秒级即达
数字星河把亿级数据点铺成一张可秒读的星图:扁平化视觉消解噪声,数据可视化让异常在 800ms 内被看见,交互设计让钻取路径不超过 3 步。
每步都设了时间上限,超时即触发告警,避免链路在某一个环节悄悄变慢。
支持 JDBC / Kafka / 对象存储三类入口,单源配置 ≤ 5 分钟;先采 1000 行样本做字段画像。
用维度建模把宽表拆成 8–15 个主题域;空值率 > 30% 的字段强制进入待确认队列。
原子指标 + 派生指标分层,命名遵循「域_对象_动作」;同义指标去重率需 ≥ 95%。
首屏只放 5 个核心 KPI,其余收入抽屉;图表配色限定主色 + 强调色两档,避免视觉噪声。
为每张看板设查询耗时阈值 800ms,超阈值自动降采样到 1/10 粒度并标注「近似值」。
以下为典型接入方类型示意,平均对接周期 2.5 天。
评价聚焦「快」的可量化体感,而非形容词。
「把原来的 T+1 报表换成实时看板后,投放异常从次日发现变成分钟级响应,单次排查省下 40 分钟。」
「扁平化设计砍掉了 70% 的装饰元素,业务同学第一次自己看懂漏斗,无需再拉数据同事讲解。」
「钻取路径压到 3 步内,早会从 25 分钟缩到 9 分钟,讨论直接落在异常点上。」
柱高为近 7 个采样窗口的查询吞吐(万次),第 4 个窗口为告警峰值。
每条都带可验证阈值,直接抄进评审清单即可。
网格坐标背景线 + 刻度,是这套扁平化设计最核心的视觉母题。

背景以 56px 网格铺底、低透明度主色描线,只在数据密集区显现;刻度线每 8 格加粗一次,让用户在扫视时能快速估计量级。所有几何图标保持 2px 等宽描边,粗字重层级承担信息优先级,阴影仅保留 --sh-1 一档,确保扁平化设计不靠拟物修饰。



对比维度只保留直接影响「快不快」的三项。
| 方案 | 典型延迟 | 单日可扫数据点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 离线批处理 | T+1 | 百亿级 | 月度经营复盘、历史归档分析 |
| 预聚合实时层 | 92ms–400ms | 12 亿 | 投放监控、库存预警、实时看板 |
| 流式明细直查 | 1.5s–4s | 受限于单分区 | 故障排查、订单级链路追踪 |