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、专家经验的深厚积累，其分析范式更加注重数据科学与行业经验的融合。
工业大数据产业生态根植于传统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头企业利用先发者优势占据产业链重要环节。
工业大数据应用成为领先企业智能化实施重点方向，但数据模型及经验积累不足仍制约着全流程、全系统的综合应用发展。
让大数据有意义，使之更贴近大多数人，最重要的手段之一就是数据可视化。数据可视化是寻路仪，从字面上理解，就如同街头的路标指引你到公路，从象征意义上理解，其颜色、大小或抽象元素的位置都会传达信息。在某种意义上，恰当的可视化标识可以提供较短的路线，帮助指导决策，成为通过数据分析传递信息的一种重要工具。
通过增加数据可视化使用，企业能够发现他们追求的价值。创建更多的信息图表，使用更多的资源，让他们更快地获得更多的信息。这使他们意识到他们已经知道很多信息，而这些信息先前就应该是很明显的。这就增加了部门的作用，因为他们能够提出更好的问题。它创建了似乎没有任何联系的数据点之间的连接。人们能够分辨出有用的和没用的数据，这样，就能最大限度的提高他们的生产力，让信息的价值最大化。
利用大数据资产对任何公司来说都是很重要的，不论公司大小。当大数据的潜力通过可视化达到最大时，之前未看到的趋势就很容易被发现。
具体到工业大数据领域，其可视化又有自己独特的特点，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，且更新频率极高。
2、大量的监控点，无法进行有效地显示。
3、整体与局部如何有效地结合。
4、局部与细节如何兼顾。
5、如何实现工业数据的有效检索和有效推送。
6、如何将数据转化为有效地信息提供给用户。
本文由威海网络公司半岛科技转载整理2018.07.25
