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为什么会有数据可视化大屏？
有钻研表明，人脑解决视觉内容的速度是解决文字的 6 万倍。
《哈佛商业评论》曾预测：视觉化沟通已成为所有管理者的必修课，在越来越多情境下，视觉化将成为传播工作内容的惟一路径。
而数据可视化，就是一种对于数据视觉表现形式的科学技术钻研。这么多年下来，数据可视化在泛滥行业里下沉倒退，曾经变成一种司空见惯的事物。在政府部门的办事大厅，在行业博览会的展台，在科技企业的会客区域，都能看到非常显眼的可视化大屏。
（leaRun.BI 实地拍摄）
数据可视化的重点与难点
做数据可视化大屏，首先要搞清楚几个问题。
“有什么数据？数据有哪些分类？对于数据想理解什么？想展现什么？想得到什么？”
因为数据可视化既能够是演示工具，也能够是摸索工具；既能解释信息，也能辅助决策。网络上不少话题谈判数据可视化重不重要，但其实它是数据分析不可分割的一块，如果你在批评数据可视化是体面工程，实际上，这个行业 70% 的工夫都在了解数据、对数据建模，只有 30% 的工夫用在了前端展现。
从性能上讲，数据可视化能够分为三个阶段：
1. 初始阶段，对原始数据进行荡涤和加工；
2. 摸索阶段，对数据进行过滤、开掘和剖析；
3. 展现阶段，对数据进行提炼，产生页面交互信息。
所以对于任何数据分析师而言，基于对业务的了解需要，他们会把大量的工夫花在荡涤数据和构建分析模型上，可视化就是放在最初瓜熟蒂落的事。或者如同烹饪，摆盘是让操持加分的最初一个步骤，但外围还是要让大家承受它的滋味。
数据分析还有一个工夫属性，能够从“昨天、明天、今天”三个角度来看。
昨天：对过来的数据进行分析判断，得出结论，BI 就是最常见的一个利用。
明天：出现当下的数据，具备实时动静的特点，适宜物联网诸多畛域。
今天：由机器来剖析数据，做出对将来的预测。
leaRun.BI 所做的，就是充沛的了解数据，把来自物联网的海量数据总结到大屏或者更小的零碎中去，实现深度的开掘剖析，提供决策依据，实现我的项目商业价值的最大化。换言之，发明出都能读懂、易于操作、可能提前预警的图表，这就是 leaRun.BI 外围能力的集中体现。
大数据实时可视化的案例
大数据实时可视化是趋势，在智慧公安、智慧城市、批发、园区、航空、交通、自动化监控看板等等场合中都能够随便看到。
比方最近比拟炽热的智慧城市平台，其中的智能交通对实时数据的需要就十分强烈。城市中暗藏了太多的数据信息，都能够对交通状况产生影响。比方咱们收集各个停车场的数据，观测其中的停车数量，就能够预测将来两个小时内路面上车辆的多少，红绿灯的调配等等决策都能够基于此而产生。
现在，疫情重复，对疫情的防控数据进行集中展现，能够更好的对疫情进行处理，数据展现能够包含检测范畴、检测类型、检测人数、消杀次数以及区域内人口流入流出数量等等，为疫情下一步的的防控提供反对。
再比方平安生产治理平台，通过将摄像头或感应节点捕获相干设施信息，就能够生产状态，进而采取及时干涉或者定期检查的伎俩，缩小危险意外的产生。
还有电信畛域对实时数据可视化的需要也很大，以便进步转化率、获客能力等。
AI 是数据实时可视化的重要辅助
数据可视化的将来，毫无疑问须要退出人工智能，使其变成一个随时可应用的产品，具备交互、调取数据的能力。
当咱们把数据从“昨天”、“明天”收集起来当前，心愿更多的环节也能由机器来执行。比方在数据分析工具中主动建模，比方在交互方式上做一些智能化的改良，leaRun.BI 正是从这两个档次做出了对将来的布局。
目前，leaRun.BI 工具版，已内置了多套模板，将组件拖拽至大屏中即可残缺大屏展现。
leaRun.BI 外围策略：
以工具为外围，以解决方案为辅助。
一方面，一直打磨工具，造成比较完善的建模体系，缩小不必要的“反复造轮子”，缩短我的项目周期；另一方面，一直地进步做解决方案的能力，累积到各行各业数据分析的教训，再把服务客户的经验总结到工具外面，造成整个闭环的循环流动。
与搭档客户一起搭建物联网生态。leaRun.BI 定位为实时大数据可视化解决方案，致力于客户我的项目的“最初一公里”。
在接下来的产品布局中，.net 和 java 框架将能够反对 saas、微服务等多种模式，进一步晋升产品竞争力。
白码王子