胜博发游戏网站 ,大数据可视化应用

步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增。随之而来的是对数据整合、挖掘、分析、可视化需求的日益迫切,有些人认为显示各种数据就是可视化了,有的表示软件是数据可视化的核心,有的突出了可视化的效果更重要………

数据可视化,指在是借助于图形化手段展示大数据分析结果,使数据清晰有效地表达,使人们快速高效的理解并使用,它集成了数据采集、统计、分析、呈现等多环节。不同行业的数据可视化可能有不同的呈现形式和要求,但最终的目的都是挖掘出数据深层次的含义,把纷繁复杂的大数据集、晦涩难懂的数据报告变得轻松易读、亲切、易于理解。

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中国数据可视化发展可以划分为四个阶段:先计算机时代、计算机读表时代、计算机读图时代和大数据时代。

在过去几年,大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域,但进入2016年,一些大数据起步较早、积累较深的行业领域,开始基于大数据的基础建设,开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理,到数据存储及管理,再到数据分析挖掘,以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律,提升决策效率与能力,在收集数据上花费的时间很少,而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。

大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。

对于企业来说,接入数据可视化后,不仅要有显示能力,还要能把过去用语言、数据、想象力表达的内容,通过图形、图表等形式即时显示,不光为展示已知的数据间的规律,而是为了帮助进一步认知数据,发现其中的问题、趋势,及时作出管理决策。

对于财务管理而言,数据可视化技术第一代可以说是报表类办公软件,例如通过EXCEL把复杂的数据整理成规则的表格,并配以漂亮的图形,比如柱图、饼图、折线图等。

第二代是初步的软件解决方案,例如BI(Business
Intelligence)了,不单是工具软件,而是一套完整的解决方案,将企业中现有的数据进行整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出业务经营决策。

进入大数据时代,最大的难点就是面对如此巨大的数据,如何较好展示给用户,例如三维模型、动画、视频、动态交互式页面、手机APP等,将数据以展示、推送、提醒、互动等等模式提供给用户。例如FSSC参访过的协鑫集团,设有数据中心可以及时观察到各地重要车间情况包括黑暗车间、即时的各地业务情况、财务数据、异常数据等;例如蒙牛总部大屏可看到即时全球各地的业务情况、产品情况等,而共享中心各部门的展示屏可以看到即时成果数据、个人的业务处理量,能够对团队起到及时激励作用。

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企业数据可视化的目的有多种,总结下来完整的大数据可视化系统,需要具备以下条件:

Ø
管数据:从数据采集、清理、整合方面,能提供完整的系统工具平台。支持各种类型的数据接入、灵活设置数据清洗规则、采用合理的数据管理模型整合数据,帮助企业很好的管理数据。

Ø
看数据:提供可视化的数据展示设计工具,能够实现各类业务指标的规格定义,支持各种可视化展示组件,可以快速实现基础数据、业务指标、可视化展示的设计应用,能够直观的看懂理解业务数据。

Ø
用数据:这是数据可视化平台的核心。数据可视化不能只是简单的图形化,更重要的是能够发现业务潜在的风险、价值。能够支持业务规则、算法模型的嵌入应用,对数据进行挖掘分析,再通过可视化手段展示分析结果,真正能用数据驱动业务。

Ø
业务服务:数据可视化平台是为客户的生产业务提供服务的,所以平台需要能够实现业务的监控、预警、分析、处置的能力。

Ø
技术服务:平台是要具备灵活的编辑、设计能力,从数据管理、指标定义、可视化展示能够通过可视化的实施工具灵活自定义,用户就可以根据自己的需求设置数据可视化的分析展示。

Ø
平台支持:数据可视化平台要能够支持windows、android、ios系统,满足拼接屏、液晶屏、PC、移动端的灵活应用。

由此可见,在数据可视化大屏系统中,数据的挖掘、分析及呈现,是数据可视化环节中的关键,如何提升底层算法进而将用户行业海量数据真正用好,为用户提供更好的管理、调度和决策支持是大数据可视化系统成功的关键。

相对而言,大数据可视化在纯技术的问题反而不是问题的关键,比如三维建模技术、图表自动生成技术、数据检索技术等。可视化更多的是对用户和业务的理解,以及在这个基础上对数据的深刻认识。

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大数据可视化常见数据分析可视化、趋势可视化、工业生产可视化等形式。

1、数据分析可视化——提升用户的决策效率

数据分析可视化广泛用于政府、企业经营分析,包括企业的财务分析、供应链分析、销售生产分析、客户关系分析等,将企业经营所产生的所有有价值数据集中在一个系统里集中体现,可用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等领域。

通过采集相关数据,进行加工并从中提取有商业价值的信息,服务于管理层、业务层,指导经营决策。数据分析可视化负责直接与决策者进行交互,是一个实现了数据的浏览和分析等操作的可视化、交互式的应用。它对于决策人获取决策依据、进行科学的数据分析、辅助决策人员进行科学决策显得十分重要。因此,数据分析可视化系统对于提升组织决策的判断力、整合优化企业信息资源和服务、提高决策人员的工作效率等具有显着的意义。

2、趋势可视化——有效支撑科学判断

趋势可视化是在特定环境中,对随时间推移而不断动作并变化的目标实体进行觉察、认知、理解,最终展示整体态势。此类大数据可视化应用通过建立复杂的仿真环境,通过大量数据多维度的积累,可以直观、灵活、逼真地展示宏观态势,从而让决策者很快掌握某一领域的整体态势、特征,从而做出科学判断和决策。

趋势可视化可应用于卫星运行监测、航班运行情况、气候天气、股票交易、交通监控、用电情况等众多领域。例如:卫星可视化可以通过将太空内所有卫星的运行数据进行可视化展示,大众可以一目了然卫星运行。气候天气可视化可以将该地区的大气气象数据进行展示,让用户清楚看到天气变化。

3、工业生产可视化——新一轮制造革命的核心竞争力

工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。破解这些大数据就是企业在新一轮制造革命中赢得竞争力的钥匙。因此,工业生产可视化系统是工业制造业的最佳选择。

工业生产可视化是将虚拟现实技术有机融入了工业监控系统,系统展现界面以生产厂房的仿真场景为基础,对各个工段、重要设备的形态都进行复原,作业流转状态可以在厂房视图当中直接显示。在单体设备视图中,机械设备的运行模式直接以仿真动画的形式展现,通过图像、三维动画以及计算机程控技术与实体模型相融合,实现对设备的可视化表达,使管理者对其所管理的设备有形象具体的概念。同时,对设备运行中产生的所有参数一目了然,从而大大减少管理者的劳动强度,提高管理效率和管理水平。

澳门英皇赌场网站 ,工业大数据领域,其可视化又有自己独特的特点,呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向,工业大数据可视化有以下几个特点:

1、数据量呈现海量趋势,且更新频率极高。由于工业大数据主要来源于传感器的数据采集,因此其数据量相比传统互联网大数据只多不少,而且,它的更新频率极高,传感器按照恒定的频率快速更新。在这种情况下,如何保证监控页面的数据实时更新,还能够让监控人员看数据的变化,就是需要研究的问题。当某个数据每秒更新10次,那么,屏幕上的数字直接变化就是无意义的,因为监控人员根本就一个数字都看不到。如何兼顾数字的更新频率与视觉效果,就成为可视化的第一个难题。

2、大量的监控点,无法进行有效地显示。一台普通的设备,可能就有上百个传感器,再加上相关的视频、环境、人员等等监测,可能会有几百个监测数据是这个设备需要的,那么,这么多的数据如何在有限的屏幕上进行排列,如何取舍,成为可视化的第二个难题。

3、整体与局部如何有效地结合。一个企业会有许多下属的分子公司,下属企业又会有车间、工作面等等工作场景,每个工作场景又会有许多设备。这样层层嵌套的可视化局面如何比较好的结合,在保障使用人员看到整体的时候,还能够同时关注到局部的数据变化,是可视化的第三个难题。

4、局部与细节如何兼顾。在一个局部的数据展示中,还希望看到数据的细节,包括相关的数据、历史的数据、异常的数据、数据的趋势、数据的预测等等,能否把握好局部与细节的展示关系,是可视化的第四个难题。

5、如何实现工业数据的有效检索和有效推送。也就是常说的“数据找人”,在互联网企业,利用大数据分析用户的使用习惯和兴趣爱好,寻找其感兴趣的话题进行推送已经是常见做法了,但在工业大数据领域,如何实现?一个报警信息,推送给谁?当前还是靠提前设好的规则,未来能否实现智能化,怎么实现,相关的应用还是比较少,这是可视化的第五个难题。

6、如何将数据转化为有效地信息提供给用户。举个生活中的例子,某路口实时车流100辆/分钟,这是数据,“严重拥堵”,这是信息。能否很好地将数据转化为信息是可视化的第六个难题。

虽然数据可视化在企业中热度不小,但目前真正做得深入、做得有特色的并不多。因为这需要付出不少资金和时间的投入,除了电力、公安、交通等少数几个热门行业具有相对广泛的应用,其他行业还有较大的空间,欢迎对大数据有自己独特观点、成功应用的朋友投稿,欢迎有疑问的朋友留言。

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