数据可视化不简单

2020-04-20 11:19芦伟
信息化视听 2020年2期
关键词:大屏海量分布式

芦伟

在专业视听领域,最初的可视化要求比较简单。大屏显示系统只是作为显示载体,通过前端抓取、传输信息,并将图像、音视频信号传输到屏幕上显示即可。但随着大数据、人工智能等技术的飞速发展,如今的大屏显示系统不仅要负责对海量数据信息进行高效率的分析,还要将分析结果展现出来,帮助用户发现挖掘数据背后的逻辑和规律,为用户决策行为提供依据。

这无疑对专业视听企业提出了更高要求。长期以来,专业视听厂商主要以提供硬件为主,而如今却需要厂商对软硬件都要有很强的开发能力,并对各行业有非常深入的了解。然而任何一个行业应用都会牵涉到很多不同数据之间的对接和分析,目前还很少有企业能够做到完全胜任。同时这还需要大量时间、资金的投入以及人才的培养。这种费时费力费钱的事,并不是每个企业都愿意去做的,但这并不影响数据可视化成为一种趋势。

要实现海量数据的可视化,首先要能容纳海量数据的接入。传统的PC式、嵌入式大屏显示系统,拼接器、矩阵等设备是必不可少的。所有信号必须通过各种编解码器或长传设备汇聚到屏端,从而实现复杂信号的接入。而随着智慧城市、智慧交通、大数据、云计算的兴起,大屏显示系统不仅需要满足各种类型信号的海量接入,还要求在有限的拼接屏中显示更多信号,甚至要求将分散在不同地方的信号都能够接入大屏。更为复杂的是,还要实现多级大屏的统一管理,实现区域的联动,这对于传统的大屏显示系统来讲已不堪胜任。因此分布式大屏显示系统随之出现。分布式改变了传统的信号接入方式,它是基于网络平台,无需传统的图像处理器、各种矩阵以及各类专用线缆、接口转换。在信号源节点与播放节点之间只需要通过网线与网络交换机连接,即可实现海量信号接入,并可通过网络实现无上限拼接拓展。分布式系统对视频流接入无数量限制,每一路码流都可通过网络直接接入屏幕并漫游、叠加显示,可兼容所有主流厂家网络摄像头或视频管理平台。所有屏幕单元都可轻松管理,可实时回看每一路信号源图像。

具备了海量数据接入能力之后,下一步就需要分析数据了。业内专家认为:一个真正的大屏数据可视化系统,需要具备6个条件:一是管理数据:即从数据采集、清理、整合方面,能提供完整的系统工具平台。支持各种类型的数据接入、灵活设置数据清洗规则、采用合理的数据管理模型整合数据,帮助企业很好的管理数据;二是可视数据:可提供可视化的数据展示设计工具,可以快速实现基础数据、业务指标、可视化展示的设计应用,能够直观的看懂理解业务数据;三是应用数据:这是数据可视化的核心。数据可视化不能只是简单的图形化,更重要的是能够发现业务潜在的风险、价值。能够支持业务规则、算法模型的嵌入应用,对数据进行挖掘分析,再通过可视化手段展示分析结果,真正能用数据驱动业务;四是业务服务:数据可视化平台是为客户的生产业务提供服务的,所以系统需要能够实现业务的监控、预警、分析、处置的能力;五是技术服务:系统要具备灵活的编辑、设计能力,从数据管理、指标定义、可视化展示能够通过可视化的实施工具灵活自定义,用户就可以根据自己的需求设置数据可视化的分析展示;六是平台支持:系统要能够支持Windows、Android、iOS系统,满足拼接屏、液晶屏、PC、移动端的灵活应用。

这6个条件看起来就已经很复杂了,要实现起来更不容易,可见数据可视化并不简单。从以上可以看出,在数据可视化大屏系统中,数据的挖掘、分析及呈现,是数据可视化环节中的关键,同时也是区别一个大屏系统是否是真正的数据可视化系统的判断标准。如何提升底层算法进而将用户行业海量数据真正用好,为用户提供更好的管理、调度和决策支持是大数据可视化系统成功的关键。

要做好数据可视化,对客户的深入理解必不可少。威创是国内起步数据可視化最早的企业之一。他们认为,真正的可视化解决方案,必须基于对实际应用场景的深刻理解,深入客户业务流程中,实现符合客户需求的显示、控制、决策、指挥调度的全业务展现。对于很多具有大屏显示应用需求的客户来说,其不仅需要高端的显示技术,更需要整体的数据可视化解决方案。为此威创在公安、金融、交通、电力等重点布局领域成立了专门研发和服务团队,长年累月追踪、探讨和满足客户需求。

面对海量数据的可视化,平台承载规模也是重要因素。台达这些年一直在探究数据可视化在大屏幕显示中的深度应用。其iPEMS智能监控与管理系统目前最大可支持多达1,000万以上监测点的分布式实时数据采集、分析与显示,是物联网级别的应用平台。其能够实时获取各种模拟/数字传感器、摄像机等不同设备的信息,并以互联网为基础,将信息实时传入分布式数据库进行分析与处理,最终以图形化的方式将各种数据结果呈现,协助客户做出判断和选择。

虽然真正的数据可视化目前业内厂商做到的并不多,在各行业应用的也不普及。但随着物联网、智慧城市、5G、AI、8K的到来,无论是数据数量、种类、来源都将更加丰富,通过数据分析产生的价值将会更加凸显,行业需求会蓬勃而发。因此业内厂商需早做准备,强练内功,才能更好的迎接机遇与挑战。

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