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为什么会有数据可视化大屏?

有研究表明,人脑处理视觉内容的速度是处理文字的6万倍。

《哈佛商业评论》曾预测:视觉化沟通已成为所有管理者的必修课,在越来越多情境下,视觉化将成为传达工作内容的惟一途径。

而数据可视化,就是一种关于数据视觉表现形式的科学技术研究。这么多年下来,数据可视化在众多行业里下沉发展,已经变成一种司空见惯的事物。在政府部门的办事大厅,在行业博览会的展台,在科技企业的会客区域,都能看到十分显眼的可视化大屏。

(leaRun.BI实地拍摄)

数据可视化的重点与难点

做数据可视化大屏,首先要搞清楚几个问题。

“有什么数据?数据有哪些分类?关于数据想了解什么?想展示什么?想得到什么?”

因为数据可视化既可以是演示工具,也可以是探索工具;既能解释信息,也能辅助决策。网络上不少话题会谈数据可视化重不重要,但其实它是数据分析不可分割的一块,如果你在批判数据可视化是面子工程,实际上,这个行业70%的时间都在理解数据、对数据建模,只有30%的时间用在了前端展示。

从功能上讲,数据可视化可以分为三个阶段:

1.初始阶段,对原始数据进行清洗和加工;

2.探索阶段,对数据进行过滤、挖掘和分析;

3.展示阶段,对数据进行提炼,产生页面交互信息。

所以对于任何数据分析师而言,基于对业务的理解需求,他们会把大量的时间花在清洗数据和构建分析模型上,可视化就是放在最后水到渠成的事。或者如同烹饪,摆盘是让料理加分的最后一个步骤,但核心还是要让大家接受它的味道。

数据分析还有一个时间属性,可以从“昨天、今天、明天”三个角度来看。

昨天:对过去的数据进行分析判断,得出结论,BI就是最常见的一个应用。

今天:呈现当下的数据,具备实时动态的特点,适合物联网诸多领域。

明天:由机器来分析数据,做出对未来的预测。

 

leaRun.BI所做的,就是充分的理解数据,把来自物联网的海量数据总结到大屏或者更小的系统中去,实现深度的挖掘分析,提供决策依据,实现项目商业价值的最大化。换言之,创造出都能读懂、易于操作、能够提前预警的图表,这就是leaRun.BI核心能力的集中体现。

大数据实时可视化的案例

大数据实时可视化是趋势,在智慧公安、智慧城市、零售、园区、航空、交通、自动化监控看板等等场合中都可以随意看到。

 

 

 

比如最近比较火热的智慧城市平台,其中的智能交通对实时数据的需求就非常强烈。城市中隐藏了太多的数据信息,都可以对交通状况产生影响。比如我们收集各个停车场的数据,观测其中的停车数量,就可以预测未来两个小时内路面上车辆的多少,红绿灯的调配等等决策都可以基于此而产生。

 

如今,疫情反复,对疫情的防控数据进行集中展示,可以更好的对疫情进行处置,数据展示可以包括检测范围、检测类型、检测人数、消杀次数以及区域内人口流入流出数量等等,为疫情下一步的的防控提供支持。

 

再比如安全生产管理平台,通过将摄像头或感应节点捕捉相关设备信息,就可以生产状态,进而采取及时干预或者定期检查的手段,减少危险意外的发生。

 

还有电信领域对实时数据可视化的需求也很大,以便提高转化率、获客能力等。

AI是数据实时可视化的重要辅助

数据可视化的未来,毫无疑问需要加入人工智能,使其变成一个随时可使用的产品,具备交互、调取数据的能力。

当我们把数据从“昨天”、“今天”收集起来以后,希望更多的环节也能由机器来执行。比如在数据分析工具中自动建模,比如在交互方式上做一些智能化的改进,leaRun.BI正是从这两个层次做出了对未来的规划。

目前,leaRun.BI工具版,已内置了多套模板,将组件拖拽至大屏中即可完整大屏展示。

 

leaRun.BI核心战略:

以工具为核心,以解决方案为辅助。

一方面,不断打磨工具,形成比较完善的建模体系,减少不必要的“重复造轮子”,缩短项目周期;另一方面,不断地提高做解决方案的能力,累积到各行各业数据分析的经验,再把服务客户的经验总结到工具里面,形成整个闭环的循环流动。

与伙伴客户一起搭建物联网生态。leaRun.BI定位为实时大数据可视化解决方案,致力于客户项目的“最后一公里”。

在接下来的产品规划中,.net和java框架将可以支持saas、微服务等多种模式,进一步提升产品竞争力。

白码王子.


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