平常我们采集数据之后，就要分析数据，从这些数据中了解一下东西；这是我们得到数据必须要做的步骤，工业大数据也不例外。在收集和处理工业大数据之后，最重要的步骤就是大数据可视化工作，因为，我们费尽心思统计的这些数据，都是我们要看到的，不然我们统计这些数据的意义是什么呢？
第一代数据可视化技术应该是报表软件，根据报表系统可以把繁杂的数据统计分析成标准的报表，并配以漂亮的图形，例如柱图、饼图、折线图等等。第二代就是BI（商业智能）了，商业智能比简单的报告更加异步。它不再只是一个工具软件。它是一套完整的解决方案，能够有效地整合企业中现有的数据，迅速精确的出示表格并明确提出决策依据，协助公司作出明智的业务流程运营管理决策。
工业大数据可视化
数据可视化这个词语流行起来主要的原因有两个：一个是大数据的呈现不同于以前的数据呈现。较大的难题就是说应对这般极大的统计数据，如何向用户进行良好的展示，这已经成为前台程序员面临的一个问题。另一个就是这些年技术的发展，我们可以通过三维模型、动画、视频、动态互动页面、手机应用等多种形式，以显示、推送、提醒、互动等方式向用户提供数据，复杂度增加了一个数量级，慢慢地，数据可视化逐渐成为大数据时代的一个特殊领域和研究分支。众多优秀的工程师和设计师为这一领域做出了贡献。
特别是在工业大数据领域，其数据可视化又有自个与众不同的特性，展现出与互联网技术大数据可视化不一样的难题和方位。开维创小编总结觉得工业大数据可视化有以下几个特点：
一、工业数据的数量显示出巨大的趋势，更新频率极高
因为工业大数据主要来源于传感器的数据采集，所以它的数据量和传统互联网相比的话只会更多，而且它的更新频率极高，传感器按照恒定的频率快速更新。在这样的场景下，怎么样才能保证实时更新监控页面上的数据，以及允许监控人员看到数据的变化，是需要研究的问题。
二、很多监控点无法进行有效率的展示
每一个普通设备可能有数百个传感器，加上相关的视频、环境、人员和其他监控，并且该设备可能需要数百个监控数据。因此，如何在有限的屏幕上排列和选择如此多的数据成为可视化的第二个难题。
三、整体和局部怎么样才能有效的结合
一个企业会有许多下属分子公司，下属企业还将有车间、工作面等工作现场，每个工作现场将有许多设备。如何将嵌套的可视化情况一层一层地结合起来，在确保应用工作人员见到总体的那时候，还可以一起关心到部分的统计数据转变，是数据可视化的第四个难点。
四、局部与细节如何兼顾
在局部的数据展示中，想看数据的细节。能否掌握相关数据、历史数据、异常数据、数据趋势、数据预测等局部与细节的展示关系，是可视化的第四个课题。
五、如何实现工业数据的有效检索和有效推送
在互联网公司，运用数据分析客户的应用习惯性和个人爱好，并找到感兴趣的话题进行推广是常见的做法。但是在工业大数据领域，如何实现呢？给谁的警告信息？目前，我们仍然依靠预先制定的规则。未来是否实现智能化以及如何实现智能化仍然相对少见。这是可视化的第五个难题。
六、如何给用户提供有效数据信息
以上就是开维创小编给大家总结的关于工业大数据可视化一些问题。希望对大家在做大数据可视化有所帮助。
大数据可视化是现在数据展示的一个有效的途径，利用数据可视化分析数据，来了解企业的相关信息。北京开维创科技有限公司多年来对大数据可视化方向有很深的研究，专注于对企业的数据信息化展示，目前已经和很多有权威的企业是合作关系。详情请看：http://www.kwcnet.com
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