大数据可视化平台必须具备的能力有

大数据可视化平台是现代数据科学和商业智能的重要组成部分，它允许用户以直观的方式理解和分析大规模数据集。一个优秀的大数据可视化平台必须具备以下能力：

1. 数据处理能力：大数据可视化平台需要能够有效地处理和存储大量数据。这包括数据的清洗、转换和聚合，以确保数据的准确性和一致性。

2. 数据集成能力：大数据可视化平台应能够从各种来源（如数据库、文件系统、API等）集成数据。这要求平台具备高度的灵活性和可扩展性，以便能够适应不断变化的数据源和数据类型。

3. 数据可视化能力：大数据可视化平台应提供丰富的可视化工具和模板，以支持用户创建各种图表、地图、仪表板和其他可视化元素。这些工具应易于使用，并提供强大的交互功能，以便用户可以探索和分析数据。

4. 数据探索能力：大数据可视化平台应提供高级的数据探索工具，如钻取、切片、切块等，帮助用户深入理解数据的模式和趋势。此外，平台还应支持多种数据挖掘算法，以便用户发现隐藏在数据中的有价值的信息。

5. 数据共享与协作能力：大数据可视化平台应支持数据共享和协作，使团队成员可以共同分析和讨论数据。这可以通过实时数据流、版本控制、权限管理等功能实现。

6. 数据安全与隐私保护：大数据可视化平台应确保数据的安全性和隐私保护。这包括加密数据传输、访问控制、审计日志等功能，以防止数据泄露和未授权访问。

7. 性能优化：大数据可视化平台应具备高效的数据处理和渲染能力，以确保快速响应和流畅的用户体验。这可能涉及使用高性能计算架构、优化算法和资源管理技术。

8. 可扩展性与兼容性：大数据可视化平台应具有良好的可扩展性，以便随着数据量的增长而扩展。同时，平台应支持多种数据格式和标准，以便与其他系统集成。

9. 易用性与可定制性：大数据可视化平台应提供直观的用户界面和清晰的文档，以便用户快速上手并自定义自己的视图和报告。此外，平台应支持多种编程语言和开发框架，以适应不同用户的需要。

10. 多维数据分析能力：大数据可视化平台应支持多维数据分析，以便用户从多个角度探索数据。这可能涉及时间序列分析、地理空间分析、关联规则挖掘等。

11. 机器学习集成：大数据可视化平台应支持机器学习算法，以便用户利用预测模型和分类器来增强数据可视化的效果。这可能涉及集成机器学习库、提供训练和评估工具等功能。

12. 云服务与部署：大数据可视化平台应提供云服务选项，以便用户可以根据需求选择不同的计算资源和服务级别。此外，平台应支持自动化部署和扩展策略，以满足不断变化的业务需求。

总之，一个优秀的大数据可视化平台应具备强大的数据处理、集成、可视化、探索、共享、安全、性能、可扩展性、易用性、多维数据分析、机器学习集成、云服务和部署等多方面的能力，以满足现代企业对数据驱动决策的需求。