数据可视化大屏的需求趋势有哪些

它是数字化工厂的重要组成部分，是将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。

大屏数据可视化真正的核心在与用户交互的环节，需要了解客户真正的需求并且能够恰当的规划数据页面，这些都需要数据可视化分析师精心分析策划，才能让可视化更好起到支持决策的作用，而不仅是有好的美术设计就能够达到最好的效果。

它能够产生生产力，形成数据驱动闭环。

可以参考 Hightopo 的数据可视化案例，从图中感受它的重要性！

Hightopo —— 大型风力发电

Hightopo  —— 3D挖掘机

随着物联网、5G等各种跟连接有关的技术的出现与发展，每个人手中掌握的数据量都呈指数级增长，光看这些数是看不过来也看不懂的，“数据可视化”，就是一种简化，让艰难的数据理解过程，变成——看颜色，辨长短，分高低。从而大大缩短理解数据所需的时间。

案例展示

Hightopo 是基于 HTML5 标准技术的 Web 前端 2D 和 3D 图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

参考资料来源：

                        官网——Web组态

                        百度百科——图扑软件

希望简立方的数据大屏设计能够给到你灵感哦

目前，数据可视化大屏在数据监测分析方面的使用尤为突出，随着屏幕硬件设备质量的提升，数据呈现效果愈加显著。简立方与四川省安全科学技术研究院在数据可视化大屏技术亦有着合作与探索，为了更好的发挥安科院承建的应急管理数据分析研判中心对应急管理指挥决策体系的核心支撑作用，加快“专业化+信息化”的系统建设，简立方团队对安科院现有信息化系统进行汇集并集中展示，并针对性的组织设计开发相关模块，完善形成高度数字化、智能化的配套系统。

数字化战略建设，引领多维整合

数据可视化并不仅仅是展示各种酷炫的效果，更是要通过数据分析，发掘数据背后隐藏的故事，并用可视化的形式实现数据展示，表达出数据所需要传达的故事。简立方围绕安科院“一个门户，两项技术，三个示范”的需求思路，以树立一个统一的“感知门户”作为系统首页端口，着力突出展示“空天地一体化”和“北斗+”技术在矿山、危化、城市安全等领域的运用成效。

虽然安科院现有监测系统已具有强大的监测和数据获取能力，但系统建设分散、数据维度繁多且口径不统一，因此统一数据系统是项目实现之路上的第一座大山。简立方从客户实际需求出发，深度调研关键问题根源痛点，从数字化建设战略上全盘考量系统数据规划，对整体页面数据进行系统化分级整理、统一每一层级数据规范，针对不同内容板块实现全体系整合重构

用数据讲故事，做有温度的汇报

设定数据“故事线”

数据可视化的核心是用数据讲故事，简立方根据数据发生节点，梳理数据展示的“故事线”，有序的展示相应内容，同时让观者根据视觉顺序与每个互动板块进行互动，动态化的展示形式打破了冰冷数据说教式传导的束缚，以贴近观者自主需求的方式，为数据传播增加了更多维度的选择，让数据呈现更有温度。这样的数据处理方式，让大屏系统得以兼顾汇报展示和办公监控两大需求，实现极速无缝转换，从而大大节省了建设成本。

多元动效结合

同时在布局数据脉络时，简立方在设计过程中将陌生的数据信息与观者所熟悉的事物进行关联比较，增强用户对可视化数据的理解，同时合理运用动效的隐喻作用，让界面自带解说词。

摆脱模式束缚，延展系统价值

通过简立方对多系统的整合重构及可视化设计，安科院的态势感知与应急管理研判平台成功落地，持续在监管执法中发挥着数据监测研判、险情应急指挥的关键作用，为国家及社会的长治久安贡献自身力量。

可视化大屏是一种展示数据信息的大屏幕，通常采用高清显示器、投影仪或LED屏幕等高清显示设备，通过数据可视化技术将各种复杂的数据信息以直观、生动、图标化等方式展示，使人们能够更加直观地了解数据信息的含义、趋势和规律。

随着数据时代的到来，各种数据爆发式增长，企业如何利用数据的价值助力企业安全平稳的发展，是企业面临的挑战，可视化大屏也正是在这种技术发展浪潮下应运而生。

2023可视化大屏现状与趋势分析报告

可视化大屏被应用的场景涵盖：金融、电力、智慧、公检法等，并且在各个领域发挥着不同的作用。

2023可视化大屏现状与趋势分析报告

随着市场规模的扩大，大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据可视化大屏已经不再是简单的数据展示，而是一套依托自主分析系统的现实方案。

现如今的大屏显示系统，不仅可以对海量的数据信息进行分析，还可以将分析结果直接展现出来，帮助用户发现数据背后的逻辑和规律，为用户决策行为提供依据。

根据可视化大屏的功能，我们将应用场景可以分为四类：

数据展示

智能分析

监控预警

企业品牌文化宣传

2023可视化大屏现状与趋势分析报告

在未来可视化大屏的作用将会更加凸显，数据化管理越来越重要，数据的分析和决策也愈发依赖于可视化，以及人机交互的普及，都给了可视化大屏巨大的发展机遇，相信在不久的将来，它将成为各行各业必不可少的工具。

——

本回答内容引用简立方《2023年可视化大屏现状与趋势分析报告》

何为数据可视化

这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。

数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏

数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。

数据可视化的工具

对于数据可视化，有诸多工具，如：

1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。

2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。

3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。

以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。

如何实现可靠的数据可视化

数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。

这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。

1、谁是可视化的受益者

无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。

2、梳理指标体系

数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率

可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓

指标体系分享

如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标

数据化管理的指标体系大全(一)，店铺与销售

数据化管理的指标体系大全(二)，商品、电商、战略决策

分析生产和库存，靠这一套指标就够了!

将数据可视化与业务方案结合起来

就我个人的经验来说，数据库虽然在设计上确实需要有一定的经验，但是它并不是最难的。

对于数据的设计其实是对于现实中业务的一种抽象。

就我的习惯的话，我会先对于现实中的业务场景、业务的角色进行分析。

就拿一般的进销存系统来举例吧。

我有一个对于物料管理的仓库，我需要对我的物料的进销存进行管理。

那么我们就需要分析，没有系统的时候，人与人之间的业务是怎么流转的，他们都是通过哪些表单来进行流转的，上下级之间的消息传递和反馈都是怎么进行的。

当知道了业务以后，我们的数据库无非就是对于现实中的业务的一种具现。

对于业务的设计完成以后，就是针对角色的了。

例如：业务的传递都是在业务人员之间的，我们已经整理表单的传递，那角色其实就已经在这些传递中存在了。

但是，业务的角色是业务的角色，我们还要包括财务的角色，那对于财务来说，他需要在哪些环节看到这些业务的单据？并且需要怎么处理？财务的处理结果又包括哪些？不同的处理结果对于下一步的 *** 作又有什么影响。

当我们把这一切的逻辑整理完成后，我们对于数据库的功能上就已经满足了。

接下来的就是抽象数据的分类了。

例如：我们需要对不同的表进行一个分类，我个人喜欢把表分成三种，一种是基础数据表，一种是过程表，一种是结果表。

怎么解释呢？

基础数据表：顾名思义，就是对于基础数据的维护，哪些可以成为基础数据呢？就是我们的业务发生的各个过程中，这些数据都是可以参与其中的，这就是基础数据。

例如：货物的信息，客户的信息。

过程表：就是仅仅在一个过程中使用的表，当这个过程结束了，这个表就没用了。

例如：订单表，付款单表。他们表示的仅仅是订单从下单到最后关闭的这个过程，关闭以后，这个订单表其实我们就不会再去使用它了。

结果表：这个表的数据有一个特点，只允许添加，不允许删除和修改，这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。

例如：日志表、账单表。

那我们在进行数据库设计的时候，就需要将这些使用情况考虑进去，将不同功能的表进行分离，尽量降低耦合，让相互表的修改不会影响使用。

例如：收款单，我们需要收一笔款的时候，就会生成这个收款单，当款收到后，这个收款单的功能就结束了。

但现实的情况中，可能财务收到了这笔钱，结束了收款单流程后，他发现填错了，本来应该收100，结果收款单写的110。

但是，收款单表示的是过程，当这个过程结束了，我们就不会再需要上一个收款单了，所以，按照我们业务的处理流程，我们应该先生成一笔冲抵的收款单，例如收到-110，然后再生成新的100的收款单。

我们每个月还会有财务统计报表，财务报表因为和现实中的财务账有关，是绝对不允许变动的，因此，这个财务报表就是一个结果表，我们会按月通过批处理程序，将收款单的明细和统计数据放到另一张表中，感觉好像比较冗余，但是这个确实非常必要的。

因为我曾经就遇到过一个情况，我们直接用过程表来进行数据的统计，然后11月30日有一笔收款已经完成了，结果发现收错了，就重新做了个收款单，结果本来已经出了11月结果的账单发生了变化，导致财务实际的处理出现了问题。

因此，数据的冗余有时候是有必要的，我们需要根据不同表的类型进行一些冗余的设计。

对于数据库设计的考虑点还有很多，可能一时半会儿也说不完，大家如果有什么好的思路，也可以在下方评论或关注我给我留言。

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