京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大屏可视化推动大数据应用 六大领域应用常态化
随着社会信息化的高速增长,信息的可视化需求也急剧扩大,特别是一些监控中心、指挥中心、调度中心等重要场所,大屏幕显示系统已经成为信息可视化不可或缺的核心基础系统。2017,大数据将在很多信息化相对成熟的领域,进一步得到应用,包括公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等,切实实现大数据价值,帮助各行业领域管理者从业务管理、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。
1、公安领域
大数据时代发展带动了公安领域信息化建设,信息资源已经成为公安部门重要的战斗力要素,信息化成为推动公安警务方式变革的重要引擎。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,就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,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;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。
2、交通领域
随着经济社会的高速发展和城市化进程的加快,城市交通拥堵问题日趋严重,目前很多城市都在积极的探索依靠信息技术改善管理模式,以信息化带动城市交通管理现代化。如何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。
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;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。
3、电力行业
电力行业是重要的基础产业,电网是实现我国能源战略布局的重要手段、能源产业链的重要环节和国家综合运输体系的重要组成部分。如今,人类社会正面临着能源短缺的局面,可持续发展是当今社会发展的主流,所以电力行业的智能化管理有着更高的要求。如何实现电网的实时监测、预警、调度和智能化资源配置,就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。
4、园区管理
我国自上世纪80年试行推广产业园区的建设模式,随着社会和经济的快速发展,智慧园区投资规模也保持着稳步增长的态势。然而经济的快速发展使得传统的产业园区遭遇到了前所未有的发展瓶颈,如何促进园区管理向创新化、科技化、智慧化转变,就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。
5、网络安全
随着信息技术和网络的快速发展,计算机网络的资源共享愈发开放普及,随之而来的是网络安全问题日益突出。同时,网络安全威胁的范围和内容不断扩大和演化,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。
6、航天领域
航天是大数据应用最早也最成熟,取得成果最多的领域,航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索,其总量更多,要求更高。因此,航天大数据不仅具有一般大数据的特点,更要求高可靠性和高价值。基于指挥监控中心大屏可视化,能够实现对航天测发、测控设备控制;航天指挥作战体系模拟推演、作战评估;航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。
一个良好的大数据应用环境,是要从推开门那一刹那开始体验的。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。2017年,大屏可视化将继续发挥助力作用,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
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02