步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度不断提高。随之而来的是对数据整合、挖掘、分析和可视化需求的日益增长。数据可视化如今已成为日常办公、应急处理、指挥调度、战略决策不可或缺的一部分。

面对这一趋势，许多大屏企业推出了数据可视化系统或平台。然而，由于各家的理解不同，推出的系统或方案也各不相同。有些人认为只要大屏幕能够显示各种数据就算可视化了；而另一些人则认为软件才是数据可视化的关键。

这些观点各有道理，但都不全面。数据可视化是指利用图形手段展示大数据分析的结果，以便清晰有效地传达信息，使人们快速高效地理解和应用这些信息。它涵盖了数据采集、统计、分析和呈现等多个环节。不同行业的数据可视化可能有不同的表现形式，但最终目标都是揭示数据深层的意义。

什么是大数据可视化

实际上，上述解释略显笼统，不够具体。对企业来说，大屏的重点在于显示，特别是画面的清晰度、对比度、一致性以及多种信号的接入。引入数据可视化后，大屏不仅要有显示功能，还需要具备将文字、数据和想象的内容通过图形、图表等形式展现出来的能力，这才是真正的可视化。数据可视化系统不仅仅是展示用户已知的数据关系，更是帮助用户通过数据认知，发现新事物，揭示数据背后的本质。

数据可视化技术的发展

数据可视化的第一代技术是报表软件，它能把复杂的数据整理成规范的表格，并配以漂亮的图形，如柱状图、饼图、折线图等。第二代技术则是商业智能（BI），它不仅是一个工具软件，而是一套完整的解决方案，可以将企业中的现有数据有效整合，快速准确地提供报表，并为决策提供依据。

随着大数据时代的到来，数据可视化逐渐流行起来。一方面，大数据的展示方式与以往有所不同，尤其是在处理海量数据时，如何更好地呈现给用户。另一方面，随着技术的进步，数据可以通过多种方式展示，如三维模型、动画、视频、动态交互式页面、手机APP等，其复杂度大大增加。数据可视化逐渐成为一个专门领域，成为大数据时代的研究分支，众多优秀的工程师和设计师为之贡献了自己的力量。

一个真正的大数据可视化系统需要具备的条件

• 管数据：从数据采集、清理、整合等方面提供完整的系统工具平台，支持各种类型的数据接入，灵活设置数据清洗规则，采用合理的数据管理模型整合数据。
• 看数据：提供可视化的数据展示设计工具，能够完成各种业务目标的规格定义，支持多种可视化展示组件，快速实现基础数据、业务目标和可视化展示的设计应用，直观地理解业务数据。
• 用数据：这是数据可视化平台的核心。数据可视化不仅仅是图形化展示，更重要的是发现业务潜在的风险和价值。可以支持业务规则、算法模型的嵌入应用，对数据进行挖掘分析，再通过可视化手段展示分析结果，真正实现数据驱动业务。
• 业务服务：数据可视化平台需要能够实现业务的监控、预警、分析和处理能力。
• 技术服务：平台需要具备灵活的编辑和设计能力，从数据管理、目标定义到可视化展示都可以通过可视化工具灵活自定义，用户可以根据自身需求设置数据可视化的分析展示。
• 平台支持：数据可视化平台应支持Windows、Android、iOS系统，满足拼接屏、液晶屏、PC端和移动设备的灵活使用。

在大数据可视化系统中，数据的挖掘、分析和呈现是关键环节，也是判断一个大屏系统是否真正具备数据可视化功能的标准。如何提升底层算法，充分利用海量数据，为用户提供更好的管理和决策支持，是大数据可视化系统成功的关键。

工业大数据可视化的特点

与互联网大数据可视化相比，工业大数据可视化具有独特之处：

• 数据量庞大且更新频繁：由于工业大数据主要来自传感器的数据采集，其数据量远超传统互联网大数据，更新频率极高。如何保证数据实时更新，成为可视化的一大挑战。
• 大量监控点难以有效显示：一台设备可能有数百个传感器，加上视频、环境、人员等监测数据，如何在有限的屏幕上合理展示这些数据，成为另一个难题。
• 整体与局部的有效结合：如何在展示整体的同时，兼顾局部数据的变化，是工业大数据可视化的一大挑战。
• 局部与细节的平衡：在一个局部的数据展示中，如何同时展示数据的历史、趋势、异常情况等细节，也是重要的问题。
• 数据的有效检索与推送：如何实现数据的智能推送，是工业大数据可视化的一大难题。
• 数据转化为信息：如何将数据转化为有用的信息，是数据可视化面临的另一个挑战。

尽管数据可视化在企业中受到关注，但真正深入且有特色的案例并不多。这需要投入大量资金和时间，而很多行业用户尚未认识到数据可视化带来的价值。因此，一些企业仍停留在卖硬件和屏幕的阶段，数据可视化只是口号。但一些前瞻性企业已经意识到，只有深入研发，才能在未来占据优势。