工業大數據可視化的難點有哪些

工業大數據可視化的難點

工業大數據采集、處置之后,十分重要的一個環節就是數據可視化工作。畢竟,無論我們有幾數據,都是需求看到的,否則數據的意義又在哪里呢?

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。

工業大數據可視化的難點

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,一個是因為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,成為前臺程序員面臨的難題。另一個是隨著近幾年技術的發展,我們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,因此,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。

工業大數據可視化的難點

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,我總結了一下,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。

相對而言,純技術的問題反而不是問題的關鍵,比方三維建模技術、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了解,以及在這個根底上對數據的深入認識。

 

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