银行可视化大屏后端计算案例

本文介绍了在银行可视化大屏项目中,如何通过后端计算优化数据处理流程,避免传统ETL、数据导入和大量接口开发的高成本方式。案例展示了后端计算在应对多样数据源时的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【摘要】
随着信息化建设的快速发展,可视化大屏需求越来越普及,然而大屏的背后意味着多样性数据源,传统的解决办法总是需要如下一些工作:ETL 工具先抽取清洗 DW 中的数据;文本文件需导入数据库中赋予计算能力后才能计算;开发对接第三方 API 数据接口,需写很多代码才能构造统一对外服务平台接口;这样的模式终将让开发和维护成本变得高昂!银行可视化大屏后端计算案例

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值