物联网中的可视化大屏能为我们带来什么
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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》也曾预测: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。
但随着物联网的发展,另外一种需求被广泛提出——实时大数据可视化解决方案 。万亿设备连接物联网,产生海量数据,如果不及时地对数据进行过滤、收集、处理分析、决策,那将是一场不可想象的“数据灾难”,也将失去数据对物联网的核心意义。
no.1 数据可视化的重点与难点做数据可视化,企业需要先回答几个问题。
“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?”第一步就是把这一串的灵魂拷问想清楚。
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,并且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,数据可视化基本涵盖三个阶段:
1. 初级阶段,对原始数据进行清洗和加工;
2. 探索阶段,对数据进行过滤、挖掘及分析;
3. 展示阶段,对数据进行提炼,让其与读者产生信息的交互。
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。
全天智能所做的,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,这就是全天智能核心能力的集中体现。
no.2 大数据实时可视化的应用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。
比如智能交通对实时数据的需求就非常强烈 。 伍景辉表示,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。
再比如公交集团的驾驶安全行为识别系统 。 通过将摄像头捕捉到的人脸信息可视化,就可以分析司机的驾驶状态,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。
还有零售领域对实时数据可视化的需求也很大 ,以便提高转化率、获客能力等等。
no.3 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。
伍景辉提到,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,全天智能正是从这两个层次做出了对未来的规划。
目前,全天智能开放的工具版本还需要客户自己去建模,这是机器学习的阶段,需要了解客户对图表的喜好及看法。未来,这项技术将回报给客户,用来更好地、更精确地满足客户需求。
no.4 全天智能的核心战略1.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。
2.与合作伙伴一起搭建物联网生态。 全天智能定位为实时大数据可视化解决方案商,是比较早落实这一理念的企业。但全天智能的发展是横向的,在硬件、平台等领域,全天智能致力于与各行各业的厂商联合起来,携手共进物联网项目落地的“最后一公里”。
2018年10月,全天智能在腾讯AI加速器二期1500个项目中脱颖而出,成为40个优秀项目之一。同时获得了天津仁爱资本领投的Pre-A轮千万融资,宣布将加快在产品研发,构建物联网实时可视化生态及人工智能方面的步伐。
在2019年7月30日-8月1日将要举行的IOTE2019第十二届国际物联网展(深圳站)上,全天智能也将携产品方案精彩亮相(展位号9D134) ,希望结识更多合作伙伴,共同推动物联网产业的发展壮大。