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工业大数据可视化的6个特点

供稿:中国工控网 2018/6/11 15:28:13

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  • 关键词: 工业大数据
  • 摘要:具体到工业大数据领域,其可视化又有自己独特的特点,呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向,本文总结了一下,工业大数据可视化有以下6个特点。

进入大数据时代,数据可视化这个说法慢慢的流行起来,究其原因,一个是因为大数据的展示比起以前的数据展示有不同的地方,最大的难点就是面对如此巨大的数据,如何比较好的展示给用户,成为前台程序员面临的难题。另一个是随着近几年技术的发展,我们可以通过更多的形式,例如三维模型、动画、视频、动态交互式页面、手机APP等将数据以展示、推送、提醒、互动等等模式提供给用户,其复杂度上升了一个数量级,因此,渐渐地,数据可视化就成为一个专门的领域,成为了大数据时代的一个研究分支,无数优秀的工程师和设计者为这个领域做出了贡献。

具体到工业大数据领域,其可视化又有自己独特的特点,呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向,本文总结了一下,工业大数据可视化有以下几个特点:

  1、数据量呈现海量趋势,且更新频率极高。由于工业大数据主要来源于传感器的数据采集,因此其数据量相比传统互联网大数据只多不少,而且,它的更新频率极高,传感器按照恒定的频率快速更新。在这种情况下,如何保证监控页面的数据实时更新,还能够让监控人员看数据的变化,就是需要研究的问题。当某个数据每秒更新10次,那么,屏幕上的数字直接变化就是无意义的,因为监控人员根本就一个数字都看不到。如何兼顾数字的更新频率与视觉效果,就成为可视化的第一个难题。

  2、大量的监控点,无法进行有效地显示。一台普通的设备,可能就有上百个传感器,再加上相关的视频、环境、人员等等监测,可能会有几百个监测数据是这个设备需要的,那么,这么多的数据如何在有限的屏幕上进行排列,如何取舍,成为可视化的第二个难题。

  3、整体与局部如何有效地结合。一个企业会有许多下属的分子公司,下属企业又会有车间、工作面等等工作场景,每个工作场景又会有许多设备。这样层层嵌套的可视化局面如何比较好的结合,在保障使用人员看到整体的时候,还能够同时关注到局部的数据变化,是可视化的第三个难题。

  4、局部与细节如何兼顾。在一个局部的数据展示中,我们还希望看到数据的细节,包括相关的数据、历史的数据、异常的数据、数据的趋势、数据的预测等等,能否把握好局部与细节的展示关系,是可视化的第四个难题。

  5、如何实现工业数据的有效检索和有效推送。也就是常说的“数据找人”,在互联网企业,利用大数据分析用户的使用习惯和兴趣爱好,寻找其感兴趣的话题进行推送已经是常见做法了,但在工业大数据领域,如何实现?一个报警信息,推送给谁?当前还是靠提前设好的规则,未来能否实现智能化,怎么实现,相关的应用还是比较少,这是可视化的第五个难题。

  6、如何将数据转化为有效地信息提供给用户。举个生活中的例子,某路口实时车流100辆/分钟,这是数据,“严重拥堵”,这是信息。能否很好地将数据转化为信息是可视化的第六个难题。

  

审核编辑(王静)
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