京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2017年大数据可视化机遇,这5大行业不容错过
将数据转变成具体的图表和符号,展现在大屏幕上,供控制中心工作人员决策和使用,这样的场景不仅仅出现在科幻电影中,它正在现实生活中陆续上演。
基于高精准电子地图、监控画面的综合监视、统计数据的实时呈现等技术,通过大数据可视化,对重点车辆的动态、警员动态、电力运输状况甚至战争全局动态,通过一个系统和指挥大厅显示在大屏上,这就是大数据可视化带来的价值和魅力。
2017年,这一类数据可视化需求将急剧暴增,特别是一些监控中心、指挥中心、调度中心等重要场所,大屏信息可视化已成了核心基础系统。尤其是一些信息化相对成熟的领域,需求将最为迫切,有望在今年迎来大规模应用。本文将列举5大行业,看他们如何实现大数据价值,从而帮助管理者从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
行业1:公安领域——整合警务资源,高效打击犯罪
如何打破原有各部门、各警种之间沟通、协作的壁垒,使警务资源得到了合理配置,实现警务效能的最优化?需要有效整合公安大数据,基于指挥监控中心大屏可视化,构建智慧公安综合管理平台。具有2方面好处:
一是提升警务效率。为公安机关智能化决策提供依据,实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理;
二是提升应急管理能力。实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理,满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力,提升警务资源利用和服务价值,为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
行业2:交通领域——智慧交通,帮助解决城市拥堵
如何解决城市交通拥堵?有效利用城市庞大的交通运行数据,指挥监控中心大屏可视化就显得尤为重要。
一是实时监测交通状况。交通领域的大数据应用,可以实现从高速公路的运行情况到城市公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理;
二是对交通拥堵快速响应和解决。支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理,发挥交通资源最大效益。实现交通调度、运营、管理的信息化、现代化和智能化,增强城市交通的管理水平和服务水平,满足交通行业平急结合的应用需求,推动智慧交通与低碳城市的建设。
行业3:电力电网——智能电网,全维度实时监测和调度
如何实现电网的实时监测、预警、调度和智能化资源配置?需要充分利用电力行业大数据,基于指挥监控中心大屏可视化,实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理;满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性,更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
行业4:园区管理——全维度监测管理,打造智慧园区
如何促进园区管理向创新化、科技化、智慧化转变?需要充分利用园区大数据,基于指挥监控中心大屏可视化,实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理;从而全面加强园区创新、服务和管理能力,促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
行业5:网络安全——快速识别网络异常、入侵
近年来,网络安全形势与挑战日益严峻复杂,如何全方位感知网络安全态势、实时监控网络运行状况、保障信息资产安全?需要将抽象的网络和系统数据进行可视化呈现,把握安全数据背后的规律,挖掘出数据蕴含的知识信息,从而快速发现潜在的网络威胁。基于指挥监控中心大屏可视化,实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测,帮助用户快速掌握网络状况,识别网络异常、入侵,把握网络安全事件发展趋势,全方位感知网络安全态势。
2017年,随着综合指挥运维中心和大屏幕的普及与常态化,越来越多的用户希望通过可视化手段提升数据使用体验,大屏可视化将推动大数据在各行业的应用,真正帮助决策者运筹帷幄,决策千里。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20