台灣開發PlotDB製作百種動態視覺圖表,不需寫程式也能上手
台灣開發PlotDB製作百種動態視覺圖表,不需寫程式也能上手

你有時候會在網路文章中看到一些讓人驚艷的圖表,例如可以互動旋轉的地球上顯示各地區資料。或者你會在一些精緻的簡報中看到設計很有特色的長條圖、折線圖、趨勢圖。問題是,這些圖表要怎麼做出來呢?一般的 Excel 或 Google 試算表似乎無法解決這個問題?這時候,「 plotDB 」就派上用場了。

「 PlotDB 」是由台灣的「資料視覺化」團隊開發的線上動態圖表製作工具,它提供了上百種動態圖表樣式,用戶只要上傳資料表格,就能套用樣式,製作出吸睛且多樣化的圖表,不需懂寫程式,也不需懂設計,都能快速上手。

我之前在電腦玩物也介紹過不少線上圖表工具:

而「 PlotDB 」無論在視覺圖表的高品質、多樣性,和製作的簡易程度上,確實都有其獨特的特色,非常值得推薦給需要繪製視覺圖表的朋友。

1. 選圖表樣式

「 PlotDB 」在操作上可簡單,可複雜。簡單的話,對像我這樣沒有程式與設計功力的人,也可以輕鬆上手。但其複雜的一面又讓懂得寫程式與設計的人可以自由調整。

這篇文章,我就從簡單的一面講。

進入「 PlotDB 」網站,針對自己想要的資訊圖表樣式,選擇一張首頁的圖表模板,進入其中。看到有很多功能先別害怕,大多數都不一定要用到。

2. 匯入需要的資料

接著先拉到網頁下半部的「 Data Binding 」,從「 New Dataset 」按鈕,上傳你的表格資料。

你也可以透過「 PlotDB 」網站直接建立表格資料。

3. 拖曳填入資料欄位

點選左方表格清單裡自己的表格資料,然後會看到右方自動拆解出表格裡的各個欄位,每個欄位用一張卡片來表示。

把上方「待用」的卡片,拖曳到下方的「圖表所需列表」中即可。

例如下圖中,我把「單位」欄位拖曳到圖表的「 Order 」,把「每年份欄位」拖曳到「 Values 」列表。

這樣一來,上方的視覺圖表,就會根據我拖曳的卡片數值,自動產生新的圖表內容了。

4. 可查看每個圖表的資料類型如何建立

你可能會問,每個圖表的資料類型都不太一樣,如果我沒有概念,不知道怎麼建立資料表格麼辦?

放心,「 PlotDB 」有一個很貼心的設計,捲動到最下方,會有一個「 **Check the Sample Data **」連結,點擊後,可以看到「針對這個視覺圖表的資料表格範本」,從範本中你就知道怎麼建立適合的資料表了。

5. 線上產生圖表

完成我需要的視覺圖表後,「 PlotDB 」提供了下載按鈕,我可以把圖表下載成 PNG 或向量圖檔。

例如下圖就是我透過「 PlotDB 」製作完成的視覺圖表。

另外因為「 PlotDB 」有許多動態的視覺圖表,這些動態圖可以透過「 Share 」按鈕獲得嵌入其他網頁的語法,就能在你的網站中顯示動態視覺圖囉!

這個由台灣團隊製作的「 PlotDB 」線上視覺圖表工具非常強大,目前 Beta 期間開放免費測試,未來應該會採取部分免費、部分收費的形式,推薦大家試試看。

延伸閱讀相關文章:

「 PlotDB 」網站

本文授權轉載自:電腦玩物

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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