数据可视化平台

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化平台利用数据可视化手段，让数据变得可视且可交互，并面向行业构建专题应用及服务，不断拓展数据应用模式，优化数据运营和服务方式。

数据可视化引擎功能

以维度为基准，通过对大数据的采集、存储、处理和分析，提供通用功能及服务，并为泛在服务提供快速构建能力。

数据可视化服务

在数据可视化基础平台之上，可进行各类数据的专题应用，并为不同用户提供各类数据服务。以下列举几类服务，更多服务可结合需求进行扩展。

• 全面监控情况：在视频监控系统的基础上，为安全监控人员提供更为全面的实时监控信息。安全人员不仅可实时接收或追溯全港安全信息报告，还可以对不良事件或对象状态进行阈值设置和告警等级设置，在一定程度上实现安全预防。

• 物流链跟踪服务：整合物流包裹在各个物流节点的信息，延伸物流跟踪节点，为GIS、电商平台业务服务提供全程物流状态跟踪。监控整个物流链的处理过程，发现处理过程的瓶颈和处理过程间的依赖关系，对物流链跟踪的使用情况进行数据统计和对使用模式分析。 

• 危险品监控服务：在视频监控系统的基础上，为安全监控人员提供更为全面的实时监控信息。安全人员不仅可实时接收或追溯危险品安全信息。还可以对不良事件或对象状态进行阈值设置和告警等级设置，在一定程度上实现安全预防。

• 业务辅助服务：面对生产人员，为他们提供直观的可视化服务，用实时数据驱动演绎的业务场景代替枯燥无味的数据，一目了然地反映所有的作业、资源、时间等情况。另外，辅助生产人员制定和验证作业计划。根据作业计划预演生产业务过程，验证作业顺序、资源调整上是否合理或高效。

主要价值

• 数据资产化：数据资产化是数据规划的核心目标，系统建设完成后，可以从源头上提高数据质量，使不同业务系统之间具有更好的比较性和一致性，并将掌握和接触的数据转化为数据资产。

• 数据资产的持续增加和优化：数据资产的增加和数据资产质量的优化是数据规划在数据资产化的同时必须要考虑的问题。对数据范畴的扩张，数据相关性的扩张可以不断扩大数据资产并且优化数据资产，整个数据架构利用体系可以不断的获取新数据的能力，整合各种不同的数据，并且通过交换、搜索和分享等各种方式进行数据资产的扩张。

• 优质的数据资产反馈系统：由于数据资产和生产系统考虑问题的场景和方法的不同，数据利用的差异性很大。但是由于数据资产真正反映了数据的本质，数据资产利用的部分成果可以反馈会生产系统，使生产系统更好的运营，提高数据资产质量。数据库的建设可以给生产系统提供一致的生产要素，而数据资产利用的观点可能需要在源系统进行信息补全和数据质量控制。

• 可推广的数据应用新模式：形成一套切实可行的数据应用模式，能够摆脱当前数据应用“僵死”的局面，可依托底层数据可视化基础平台和上层服务应用，拓展内部甚至是与外部的交互渠道。

网址：数据可视化平台 https://m.mxgxt.com/news/view/1241818

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