物联网中的可视化大屏能为我们带来什么

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 *** 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。