資料視覺化大屏能為物聯網專案帶來什麼

為什麼會有資料視覺化大屏？

有研究表明，人腦處理視覺內容的速度是處理文字的6萬倍。

《哈佛商業評論》曾預測：視覺化溝通已成為所有管理者的必修課，在越來越多情境下，視覺化將成為傳達工作內容的惟一途徑。

而資料視覺化，就是一種關於資料視覺表現形式的科學技術研究。這麼多年下來，資料視覺化在眾多行業裡下沉發展，已經變成一種司空見慣的事物。在政府部門的辦事大廳，在行業博覽會的展臺，在科技企業的會客區域，都能看到十分顯眼的視覺化大屏。

資料視覺化的重點與難點

做資料視覺化大屏，首先要搞清楚幾個問題。

“有什麼資料？資料有哪些分類？關於資料想了解什麼？想展示什麼？想得到什麼？”

因為資料視覺化既可以是演示工具，也可以是探索工具；既能解釋資訊，也能輔助決策。網路上不少話題會談資料視覺化重不重要，但其實它是資料分析不可分割的一塊，如果你在批判資料視覺化是面子工程，實際上，這個行業70%的時間都在理解資料、對資料建模，只有30%的時間用在了前端展示。

從功能上講，資料視覺化可以分為三個階段：

1.初始階段，對原始資料進行清洗和加工；

2.探索階段，對資料進行過濾、挖掘和分析；

3.展示階段，對資料進行提煉，產生頁面互動資訊。

所以對於任何資料分析師而言，基於對業務的理解需求，他們會把大量的時間花在清洗資料和構建分析模型上，視覺化就是放在最後水到渠成的事。或者如同烹飪，擺盤是讓料理加分的最後一個步驟，但核心還是要讓大家接受它的味道。

資料分析還有一個時間屬性，可以從“昨天、今天、明天”三個角度來看。

昨天：對過去的資料進行分析判斷，得出結論，BI就是最常見的一個應用。

今天：呈現當下的資料，具備實時動態的特點，適合物聯網諸多領域。

明天：由機器來分析資料，做出對未來的預測。

leaRun.BI所做的，就是充分的理解資料，把來自物聯網的海量資料總結到大屏或者更小的系統中去，實現深度的挖掘分析，提供決策依據，實現專案商業價值的最大化。換言之，創造出都能讀懂、易於操作、能夠提前預警的圖表，這就是leaRun.BI核心能力的集中體現。

大資料實時視覺化的案例

大資料實時視覺化是趨勢，在智慧公安、智慧城市、零售、園區、航空、交通、自動化監控看板等等場合中都可以隨意看到。

比如最近比較火熱的智慧城市平臺，其中的智慧交通對實時資料的需求就非常強烈。城市中隱藏了太多的資料資訊，都可以對交通狀況產生影響。比如我們收集各個停車場的資料，觀測其中的停車數量，就可以預測未來兩個小時內路面上車輛的多少，紅綠燈的調配等等決策都可以基於此而產生。

如今，疫情反覆，對疫情的防控資料進行集中展示，可以更好的對疫情進行處置，資料展示可以包括檢測範圍、檢測型別、檢測人數、消殺次數以及區域內人口流入流出數量等等，為疫情下一步的的防控提供支援。

再比如安全生產管理平臺，透過將攝像頭或感應節點捕捉相關裝置資訊，就可以生產狀態，進而採取及時干預或者定期檢查的手段，減少危險意外的發生。

還有電信領域對實時資料視覺化的需求也很大，以便提高轉化率、獲客能力等。

AI是資料實時視覺化的重要輔助

資料視覺化的未來，毫無疑問需要加入人工智慧，使其變成一個隨時可使用的產品，具備互動、調取資料的能力。

當我們把資料從“昨天”、“今天”收集起來以後，希望更多的環節也能由機器來執行。比如在資料分析工具中自動建模，比如在互動方式上做一些智慧化的改進，leaRun.BI正是從這兩個層次做出了對未來的規劃。

目前，leaRun.BI工具版，已內建了多套模板，將元件拖拽至大屏中即可完整大屏展示。

leaRun.BI核心戰略：

以工具為核心，以解決方案為輔助。

一方面，不斷打磨工具，形成比較完善的建模體系，減少不必要的“重複造輪子”，縮短專案週期；另一方面，不斷地提高做解決方案的能力，累積到各行各業資料分析的經驗，再把服務客戶的經驗總結到工具裡面，形成整個閉環的迴圈流動。

與夥伴客戶一起搭建物聯網生態。leaRun.BI定位為實時大資料視覺化解決方案，致力於客戶專案的“最後一公里”。

在接下來的產品規劃中，.net和java框架將可以支援saas、微服務等多種模式，進一步提升產品競爭力。

白碼王子.