设备生产数据vr可视化，实时数据展示！
浏览次数：3949次 更新时间：2019-12-28 10:05:02
长期以来，人们都预测增强现实(AR)和虚拟现实(VR)将会更早地成为公众意识中的主流技术。现在，由于技术的快速进步，人们的这一期望正逐步实现，当然这与Facebook、三星和谷歌等科技巨头的巨额投资似乎是不可避免的。
大多数专家认为AR和VR是游戏行业的比较大颠覆者。然而，除了这一点，这些新兴的技术也可以被企业、组织更好地使用。
业务动态每天都在变化，公司需要以极大的敏捷性来应对不断变化的场景，以便在这个不断变化的场景中生存。数据是业务组织成功的关键，因为对数据的有效分析可以为公司的业务流程和应用程序提供可操作的洞见。为了更好地了解数据，各种数据可视化应用程序正在实现AR或VR技术。
业务动态每天都在变化，公司需要以极大的敏捷性来应对不断变化的场景，以便在这个不断变化的场景中生存。数据是业务组织成功的关键，因为对数据的有效分析可以为公司的业务流程和应用程序提供可操作的洞见。为了更好地了解数据，各种数据可视化应用程序正在实现AR或VR技术。
使用VR和AR技术，你可以建立更有效的数据可视化。海量现实生活中的数据已经集成，用户使用传统的方式比如绘图、指标与这些数据进行交互是不可能的。我相信AR和VR可以构建数据的呈现，同时显示更多的信息，可以让查看者通过与数据交互来更好地理解相关的信息。
不过，沉浸式数据可视化在大数据集中能提供更简单的模式确认和更直观的数据理解。与依赖于电子表格中的两轴的常规数据可视化模型不同的是， 虚拟现实能使用户可以仔细观看各个点的信息，同时与各种因素的任何数量形成鲜明对比。
如今，企业通过各种内部和外部渠道生成大量数据。大数据分析工具允许公司分析数据并获得洞察力。然而，从大数据分析工具中获得的洞察力的有效利用是企业比较关键的方面。具有AR和VR功能的数据可视化工具以更直观的方式提供数据分析结果，帮助组织中的决策者根据获得的见解采取行动。数据可视化工具帮助管理人员识别数据中的细微模式和异常，帮助他们制定长期的、全局的策略。这些工具还可以在公司的日常运营中快速响应，帮助他们提高资源的生产力。
尽管现有的数据可视化工具提供了比传统报告更清晰的洞见，但它们似乎不能显示复杂分析的结果。AR和VR解决方案可以在显示复杂数据分析信息方面提供更深入的研究。AR技术可以在三维空间中传递信息，让企业获得更***的信息传达语境。
在数据可视化工具中使用AR将使组织能够清楚地了解需要分析数百个、有时甚至数千个数据点的情况。VR技术提供了一种更身临其境和互动的方式来查看信息。数据可视化工具中的VR技术突出了数据流中更为精细的细节，使用户能够从完全不同的角度查看数据。
在数据可视化工具中使用AR将使组织能够清楚地了解需要分析数百个、有时甚至数千个数据点的情况。VR技术提供了一种更身临其境和互动的方式来查看信息。数据可视化工具中的VR技术突出了数据流中更为精细的细节，使用户能够从完全不同的角度查看数据。
1、数据量呈现海量趋势，且更新频率极高。由于工业大数据主要来源于传感器的数据采集，因此其数据量相比传统互联网大数据只多不少，而且，它的更新频率极高，传感器按照恒定的频率快速更新。在这种情况下，如何保证监控页面的数据实时更新，还能够让监控人员看数据的变化，就是需要研究的问题。当某个数据每秒更新10次，那么，屏幕上的数字直接变化就是无意义的，因为监控人员根本就一个数字都看不到。如何兼顾数字的更新频率与视觉效果，就成为可视化的***个难题。
2、大量的监控点，无法进行有效地显示。一台普通的设备，可能就有上百个传感器，再加上相关的视频、环境、人员等等监测，可能会有几百个监测数据是这个设备需要的，那么，这么多的数据如何在有限的屏幕上进行排列，如何取舍，成为可视化的第二个难题。
3、整体与局部如何有效地结合。一个企业会有许多下属的分子公司，下属企业又会有车间、工作面等等工作场景，每个工作场景又会有许多设备。这样层层嵌套的可视化局面如何比较好的结合，在保障使用人员看到整体的时候，还能够同时关注到局部的数据变化，是可视化的第三个难题。
4、局部与细节如何兼顾。在一个局部的数据展示中，我们还希望看到数据的细节，包括相关的数据、历史的数据、异常的数据、数据的趋势、数据的预测等等，能否把握好局部与细节的展示关系，是vr可视化的第四个难题。
5、如何实现工业数据的有效检索和有效推送。也就是常说的“数据找人”，在互联网企业，利用大数据分析用户的使用习惯和兴趣爱好，寻找其感兴趣的话题进行推送已经是常见做法了，但在工业大数据领域，如何实现？一个报警信息，推送给谁？当前还是靠提前设好的规则，未来能否实现智能化，怎么实现，相关的应用还是比较少，这是可视化的第五个难题。
若有有关数据可视化项目咨询，请与@四度科技vr公司联络，目前有成熟的数据可视化方案及执行能力。目前针对于在工业领域案例比较成熟。
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