客服電話:+086010-51265155

當前位置:首頁 > 行業動態 >

大數據可視化與CIO有什么關系?

本文來源:新京報CIO發展中心

原文標題:大數據可視化與CIO有什么關系?


timg.jpg


      步入大數據時代,各行各業對數據的重視程度與日俱增。隨之而來的是對數據整合、挖掘、分析、可視化需求的日益迫切,數據可視化呈現出越來越旺盛的生命力。如今在一些行業,數據可視化已經成為日常辦公、應急處理、指揮調度、戰略決策必不可少的一部分。

      面對這股熱潮,不少大屏企業也紛紛推出了大屏數據可視化系統或平臺方案。由于各自理解不同,推出的系統或方案也是不盡相同。有的認為只要大屏幕能夠接收顯示各種數據就是可視化了;有的則表示,軟件才是數據可視化的核心。

      這些看法對不對呢?對,但又不全面。數據可視化,指在是借助于圖形化手段展示大數據分析結果,使數據清晰有效地表達,使人們快速高效的理解并使用,它集成了數據采集、統計、分析、呈現等多環節。不同行業的數據可視化可能有不同的呈現形式,但最終的目的都是挖掘出數據深層次的含義。

什么是大數據可視化

      事實上,上面的解釋還是有些過于籠統,而且針對性不強。對于企業來說,大屏原來的重點在于顯示,主要關注畫面的清晰度、對比度、一致性、顯示和接入信號的多樣性等。接入數據可視化后,不僅要有顯示能力,至少還要具有把過去用語言、用數據、用想象力表達的內容,通過圖形、圖表等形式顯示出來,這樣才能稱之為可視化。數據可視化系統并不是為了展示用戶的已知的數據之間的規律,而是為了幫助用戶通過認知數據,有新的發現,發現這些數據所反映的實質。

      數據可視化技術第一代應該是報表軟件,通過報表系統能夠把復雜的數據整理成規則的表格,并配以漂亮的圖形,比如柱圖、餅圖、折線圖等等。

      第二代當屬BI(Business Intelligence)了,BI比起簡單的報表又更進了異步,它已經不單單是一個工具軟件,而是一套完整的解決方案,可以將企業中現有的數據進行有效的整合,快速準確的提供報表并提出決策依據,幫助企業做出明智的業務經營決策。

      進入大數據時代,數據可視化這個說法慢慢的流行起來,究其原因,一個是大數據的展示比起以前的數據展示有不同的地方,最大的難點就是面對如此巨大的數據,如何比較好的展示給用戶。另一個是隨著近幾年技術的發展,可以通過更多的形式,例如三維模型、動畫、視頻、動態交互式頁面、手機APP等將數據以展示、推送、提醒、互動等等模式提供給用戶,其復雜度上升了一個數量級。漸漸地,數據可視化就成為一個專門的領域,成為了大數據時代的一個研究分支,無數優秀的工程師和設計者為這個領域做出了貢獻。

      一個真正的大數據可視化系統,需要具備以下條件:

      管數據:從數據采集、清理、整合方面,能提供完整的系統工具平臺。支持各種類型的數據接入、靈活設置數據清洗規則、采用合理的數據管理模型整合數據,幫助企業很好的管理數據。

      看數據:提供可視化的數據展示設計工具,能夠實現各類業務指標的規格定義,支持各種可視化展示組件,可以快速實現基礎數據、業務指標、可視化展示的設計應用,能夠直觀的看懂理解業務數據。

      用數據:這是數據可視化平臺的核心。數據可視化不能只是簡單的圖形化,更重要的是能夠發現業務潛在的風險、價值。能夠支持業務規則、算法模型的嵌入應用,對數據進行挖掘分析,再通過可視化手段展示分析結果,真正能用數據驅動業務。

      業務服務:數據可視化平臺是為客戶的生產業務提供服務的,所以平臺需要能夠實現業務的監控、預警、分析、處置的能力。

      技術服務:平臺是要具備靈活的編輯、設計能力,從數據管理、指標定義、可視化展示能夠通過可視化的實施工具靈活自定義,用戶就可以根據自己的需求設置數據可視化的分析展示。

      平臺支持:數據可視化平臺要能夠支持windows、android、ios系統,滿足拼接屏、液晶屏、PC、移動端的靈活應用。

      由此可見,在數據可視化大屏系統中,數據的挖掘、分析及呈現,是數據可視化環節中的關鍵,同時也是區別一個大屏系統是否是真正的數據可視化系統的判斷標準。如何提升底層算法進而將用戶行業海量數據真正用好,為用戶提供更好的管理、調度和決策支持是大數據可視化系統成功的關鍵。

      相對而言,大數據可視化在純技術的問題反而不是問題的關鍵,比如三維建模技術、圖表自動生成技術、數據檢索技術等。可視化更多的是對用戶和業務的理解,以及在這個基礎上對數據的深刻認識。具體到工業大數據領域,其可視化又有自己獨特的特點,呈現出與互聯網大數據可視化不同的難點和方向,工業大數據可視化有以下幾個特點:

      1、數據量呈現海量趨勢,且更新頻率極高。由于工業大數據主要來源于傳感器的數據采集,因此其數據量相比傳統互聯網大數據只多不少,而且,它的更新頻率極高,傳感器按照恒定的頻率快速更新。在這種情況下,如何保證監控頁面的數據實時更新,還能夠讓監控人員看數據的變化,就是需要研究的問題。當某個數據每秒更新10次,那么,屏幕上的數字直接變化就是無意義的,因為監控人員根本就一個數字都看不到。如何兼顧數字的更新頻率與視覺效果,就成為可視化的第一個難題。

     2、大量的監控點,無法進行有效地顯示。一臺普通的設備,可能就有上百個傳感器,再加上相關的視頻、環境、人員等等監測,可能會有幾百個監測數據是這個設備需要的,那么,這么多的數據如何在有限的屏幕上進行排列,如何取舍,成為可視化的第二個難題。

     3、整體與局部如何有效地結合。一個企業會有許多下屬的分子公司,下屬企業又會有車間、工作面等等工作場景,每個工作場景又會有許多設備。這樣層層嵌套的可視化局面如何比較好的結合,在保障使用人員看到整體的時候,還能夠同時關注到局部的數據變化,是可視化的第三個難題。

     4、局部與細節如何兼顧。在一個局部的數據展示中,我們還希望看到數據的細節,包括相關的數據、歷史的數據、異常的數據、數據的趨勢、數據的預測等等,能否把握好局部與細節的展示關系,是可視化的第四個難題。

     5、如何實現工業數據的有效檢索和有效推送。也就是常說的“數據找人”,在互聯網企業,利用大數據分析用戶的使用習慣和興趣愛好,尋找其感興趣的話題進行推送已經是常見做法了,但在工業大數據領域,如何實現?一個報警信息,推送給誰?當前還是靠提前設好的規則,未來能否實現智能化,怎么實現,相關的應用還是比較少,這是可視化的第五個難題。

     6、如何將數據轉化為有效地信息提供給用戶。舉個生活中的例子,某路口實時車流100輛/分鐘,這是數據,“嚴重擁堵”,這是信息。能否很好地將數據轉化為信息是可視化的第六個難題。

     雖然數據可視化在企業中熱度不小,但目前真正做得深入、做得有特色的并不多。因為這需要付出不少資金和時間的投入,同時目前很多行業用戶也并沒有意識到數據可視化帶來的價值,除了電力、公安、交通等少數幾個熱門行業具有相對廣泛的應用,其他行業還只是停留在簡單的人工統計數據、繪制表格階段。因此一些大屏企業還是賣硬件、賣屏幕的思維,數據可視化只是口號而已。不過還有一些前瞻企業認識到數據可視化是必然趨勢,賣硬件的路會越走越窄,深入研發做出了自己的特色方案。



網友熱評:AJ-DataV大數據可視化交互系統,基于數據實時渲染技術,利用各種技術從大規模數據通過本系統,實現云數據實時圖形可視化、場景化以及實時交互,讓使用者更加方便地進行數據的個性化管理與使用。(網友熱評不代表我公司觀點)



     京紀中達(北京)科技有限公司是一家致力于統集成多媒體投影顯示、智能會議辦公教學系統、大屏幕視頻拼墻系統、大數據可視化軟件開發、人工智能領域技術普及和應用的股份制公司。集項目建設、產品研發生產、售后維保服務三位一體的高新技術企業。經過多年的發展,已擁有5000多家緊密合作的區域經銷商和最終用戶。客戶群體涵蓋政府、軍隊、交通、能源、廣電、金融等產業方向的尖端企業。




京紀中達官方微博

weibo.com/jingjizhongda

京紀中達(北京)科技有限公司官方微博和您一起關注京紀中達發展

官方微信

掃一掃關注
官方微信
手機官網
官方微信
新浪微博
騰訊微博
白小姐旗袍33期