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工业大数据的特征
工业大数据不同于商业大数据。工业领域通常有大量的机理模型和深厚的专家经验积累，其分析范式更注重数据科学和行业经验的结合。
工业大数据产业生态根植于传统的大数据和工业自动化产业。以IBM、SAP、微软、GE、西门子等为代表的巨型企业。发挥先发优势，占领产业链重要环节。
工业大数据的应用已成为龙头企业智能化实施的方向，但数据模型和经验积累的缺乏仍制约着全流程、全系统综合应用的发展。
可视化是推动工业大数据发展的引擎。
让大数据有意义、更贴近大多数人的一个Z重要的手段就是数据可视化。数据可视化是一个探路者。从字面上看，它就像一个路标，指引你走向高速公路。象征性地，它的颜色、大小或抽象元素的位置将传达信息。从某种意义上说，适当的视觉识别可以提供更短的路线，有助于指导决策，并通过数据分析成为传递信息的重要工具。
通过增加数据可视化的使用，企业可以发现他们所追求的价值。创建更多信息图表，使用更多资源，让他们更快地获得更多信息。这让他们意识到，他们已经知道了很多信息，这些信息在以前应该是显而易见的。这增加了部门的作用，因为他们可以提出更好的问题。它在看似没有联系的数据点之间建立了联系。人们可以区分有用和无用的数据，从而Z大限度地提高生产力，实现信息价值的Z大化。
无论规模大小，利用大数据资产对任何公司都非常重要。当大数据的潜力通过可视化得到Z大化时，以前看不到的趋势可以很容易地被发现。
具体到工业大数据领域，其可视化有其独特的特点，呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向。我总结了一下，工业大数据可视化有以下几个特点:
1.数据量呈现海量趋势，更新频率高。
2.大量监控点无法有效显示。
3.如何有效地将整体和局部结合起来？
4.如何平衡零件和细节？
5.如何有效检索和推送行业数据？
6.如何将数据转化为有效信息，提供给用户。
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许先生 
