让数据要素变为可见：浅谈数据可视化的行业应用

自十九届四中全会将数据增列为新型生产要素后，我国数据领域的发展迈上新台阶。但相较于土地、劳动力、资本等传统生产要素而言，数据给人的感觉并不直观，其价值的发挥也往往需要依托于其它生产要素，这是造成数据要素价值被低估的重要原因。数据可视化即是解决如何使数据要素变为可见的问题，是数据内在价值的展现方式。

 

数据可视化即通过图表的形式将数据的内在信息有逻辑性地呈现给用户，使用户更容易发现数据中蕴藏的规律，找出问题，进而做出决策；另一方面，数据可视化项目也是一张重要的名片，是企业数字化建设效果的呈现。本文将梳理各行业的数据可视化需求、可视化项目效果的决定因素、数据可视化行业的发展趋势以及数据可视化相关的标准体系。

 

 

数据可视化的需求普遍存在于各个行业

 

 

作为一种通用的数据应用技术手段，数据可视化对各个行业都具备非常重要的意义，在政务、工业、金融、零售、水利、农业等不同领域均有广泛的需求。不同行业在进行可视化项目建设时侧重点也会存在一定差异。下面将着重介绍政务、工业、商务服务及自然资源开发这四个典型行业的可视化需求。

 

1）政务领域的可视化需求

 

数据可视化建设通常是数字政府、智慧城市、政务管理系统等项目中的重要环节。在政务管理的数字化转型、智能化升级的过程中，涉及大量的交通、环境、城市规划、政务服务数据的可视化。

 

图1：政务领域的数据可视化（图片由联通数科提供）

 

政务领域用户的可视化需求通常有以下特点：

 

1.数据来源和质量：政务领域的可视化项目通常涉及众多领域的数据，来自于多个单位或部门，因此用户会关注数据的来源和质量，包括数据是否全面、准确、可靠等。

2.易用性和用户体验：用户希望能够轻松地使用可视化工具来获取所需的信息，因此可视化工具的易用性和用户体验非常重要。例如，可视化工具是否能够快速响应用户的操作、是否具有友好的界面和导航等。

3.数据呈现效果：用户需要能够通过可视化工具对数据进行分析和呈现，以便更好地理解数据。因此，可视化工具应该提供多种呈现方式，例如地图、图表、热力图等，并具有数据过滤、聚合、分组等功能。

4.安全性和隐私性：政务领域的数据通常涉及到大量的个人隐私信息，因此用户关注数据的安全性和隐私性。可视化工具需要具有严格的安全性措施，例如数据加密、访问控制、身份验证等，以保护数据的安全性和隐私性。

 

2）工业领域的可视化需求

 

数据可视化建设普遍存在于智慧工厂、智能制造、工业4.0、工业数字孪生、供应链管理、工业园区管理等重大项目中。工业领域的数据可视化有助于管理人员加强对工业生产情况的掌控，从而更好地分析解决问题。

 

图2：工业领域的数据可视化（图片由阿里云DataV团队提供）

 

工业领域用户的可视化需求通常有以下特点：

 

 1. 多源数据接入：工业领域有非常多的工业协议需要接入和处理，是可视化之前需要先做处理。

 2. 实时性：在工业领域中，数据可视化需要实时反映生产过程和设备运行状况，对于实时性的要求比其他可视化场景更高。

 3. 易读性和可操作性：工业生产场景中，环境较为复杂，对于信息的可读要求更高，例如需要通过颜色、告警等方式标识不同的设备状态，并且能够进行操作处理。

 4. 可靠性和精度：工业领域对于生产制造过程的展示，对于可靠性和精度也有更高的要求。

 

3）商务服务领域的可视化需求

 

商务服务领域的可视化通常需要对客户行为数据、物流数据、仓储数据、交易数据等进行关联性的展示，通常会融合数据挖掘等数据应用技术开展大数据营销、管理供应链、开发设计商品等。

 

图3：商务服务领域的数据可视化（图片由观远数据提供）

 

商务服务领域用户的可视化需求通常有以下特点：

 

1.辅助分析能力：商务服务领域的可视化通常会具备一定的数据分析及挖掘能力，如趋势分析、聚合分析等，并能通过图表将分析结果进行值观展示。

2.交互能力：商务服务领域的数据之间的关系比较复杂，如需基于用户的交互进行逐步深入的数据洞察，则需要进行大量的下钻、上卷、多表关联等操作，可视化交互的实时性和用户友好程度尤为重要。

3.可视化展现的丰富程度：商务服务领域所涉及的内容丰富，对可视化展现的丰富程度有较高的要求。例如否有足够丰富的图标类型来支持数据分析结果的展现，最好的表达数据分析的结果。

4.多种终端类型的支持：商务服务领域的可视化通常需要多种展现方式，有面向领导决策层的大屏，也有面向前台业务人员和C端客户的移动端、pc端、平板电脑等，这就需要商务服务领域的可视化具备多种终端类型的支持。

 

4）自然资源开发领域的可视化需求

 

土地、水利、森林、矿产、畜牧、文旅等资源的开发利用过程中，数据可视化也具备不可或缺的作用。通过对地理信息数据、遥感监测数据进行可视化展示可形成自然资源的数字地图，使得资源的管理和开发更加值观。

 

图4：自然资源领域的数据可视化（图片由网易有数BI团队提供）

 

自然资源开发领域用户的可视化需求通常有以下特点：

 

1.数据加工与处理：自然资源领域，数据来源多样，数据可视化平台需要支持将原始数据加工成满足系统要求的格式，满足多源、多表数据整合、需要有丰富的字段加工和函数计算能力。

2.易读性和可操作性：自然资源领域场景中，存在大量的自然资源管理规则，需要对规则进行数据标准化处理，将文本语言转化为计算机语言。

3.视频流接入：自然资源领域有多样的监控监测场景，高空无人机、固定摄像点位以及夜视设备，因此对于可视化平台视频监控流的接入标准较高。

4.三维技术：自然资源的可视化管理的不仅是指标的展示，更需要三维模拟自然资源的真实空间分布。

 

 

影响数据可视化实践效果的关键因素

 

 

可视化建设方的技术产品和服务能力是影响可视化项目成效的两大关键因素。通常意义上的数据可视化技术产品一般是指数据可视化平台或具备可视化能力的商务智能工具。工具平台提供可视化项目运行环境，也提供可视化项目的编辑开发、运维运营、管理等功能。但由于各需求侧企业情况差异较大，即使在具备数据可视化产品的情况下，可视化项目建设方依然需要针对不同企业、不同业务场景的各类需求进行定制化的开发和部署，可视化项目建设方对相关场景的理解程度、数据开发能力、美术设计能力、三维建模能力、培训和长期支撑能力等诸多方面都会决定可视化项目的最终效果。

 

1）数据可视化技术产品

数据可视化项目建设方通常会依托于数据可视化平台或BI工具开展项目，这些技术工具通常可以通过拖拽的形式进行低代码开发。通过将丰富多样的可视化场景元素、模块组件、图标模型等集成在可视化产品中也可实现能力的复用，避免了重复开发的资源浪费。可视化技术产品的核心能力可归为以下几点：
 

 

1.数据源接入：由于数据可视化项目通常会涉及对不同来源的数据源进行展示，数据可视化产品需具备多种数据源接入能力，包括如数据库、文件、数据集、大数据平台、API等多种形式的数据源。

2.可视化编辑器：为用户提供项目开发环境，用户能以拖拽的形式完成对可视化项目进行设计、开发、编辑修改等操作，包括设计辅助工具、画布编辑器、组件库等技术模块。

3.可视化资源管理：为实现项目资源的沉淀和复用，可视化技术工具须具备资源素材的管理能力，能对设计素材、多媒体素材等可复用资源进行管理。

4.可视化应用管理：具备对可视化应用进行生命周期管理的能力，包括应用的发布、下线、运行状态控制等能力。

5.可视化平台管理：具备对可视化技术平台进行管理的能力，包括用户、权限、日志的管理。

 

2）数据可视化服务能力

数据可视化建设方的服务能力也是影响可视化项目最终成效的重要因素。可视化建设通常可分为四个阶段，包括前期的规划设计、中期的可视化开发、后期的交付与运维以及持续运营：

 

1. 咨询设计：咨询设计阶段也包括项目开展前的可视化方案咨询，以及项目开展初期的需求调研、策划、项目设计等环节。由于各应用侧客户在组织架构、数据架构和预期目标等方面均存在差异，可视化项目通常有着很高的定制化程度，一些非专业的客户也很难直接给出期望的可视化效果，往往需要相应的咨询服务并参考其它案例。项目建设方也需要对客户的情况进行分析梳理，同客户不断磨合、对齐需求，最终给出满意的项目设计。

2. 可视化开发：可视化开发阶段包括对数据处理及挖掘、可视化界面、交互及协同这三个主要部分的开发工作。其中数据处理及挖掘即是可视化系统的后台数据处理，包括对数据的采集、集成、分析挖掘等，这部分工作需要建设方具备较强的数据理解、数据开发能力。可视化界面开发需要建设方构建出图表、动画、三维图像等数据展示组件，并将这些组件进行组合，这部分工作需要可视化建设方具备数据分析、三维建模、美术等方面的能力以及对不同类型显示终端的软硬件适配。交互及协同部分涉及到可交互组件的开发，要求建设方具备对复杂逻辑分支的梳理把控能力，交互较为频繁的可视化系统对响应的实时性也有较高的要求。

3. 交付与运维：交付与运维阶段需要可视化建设方支撑客户进行可视化系统的部署与发布，并保障交付及验收过程顺利进行。通常情况下，可视化建设方也将支撑数据可视化系统在一段时间内的运维保障工作。由于可视化大屏通常处于重要的位置，其平稳运行事关机构形象，可视化建设方会提供重保服务，在关键时期进行驻场支撑。

4.持续运营：持续运营阶段需要可视化建设方提供关于可视化系统的培训和运营支持，并建立相应的知识库，其目的是使客户能够逐步接手可视化系统的运维及二次开发，并最终帮助客户实现持续运营的目标。

 

 

数据可视化行业的发展趋势

 

 

1）数据可视化的普惠化将成发展方向

随着各方数据智能化建设逐步成熟，数据可视化项目的服务对象也从决策层逐步延申到普通业务人员，在金融、互联网等数据密集型产业中，此趋势尤为明显。数据可视化的普惠化将更好地帮助员工了解企业情况，提升工作效率，且有助于培养员工的数据素养，促进企业的数据文化培养。

 

2）智能增强技术将被更多地运用在可视化项目中

随着AI领域的不断发展，基于机器学习技术的数据分析和挖掘将被广泛地运用在数据可视化项目中，如趋势预测、归因分析等。这些具备智能增强的数据可视化系统将具备一定的对数据进行深入分析，并展示分析结果的能力，从而更大程度地发挥数据的价值。

 

3）可视化项目建设方的服务能力将成为关注要点

随着各方可视化技术产品的逐步成熟，可视化建设方的服务能力将成为客户在选型过程中所关注的要点。由于各行业的可视化项目侧重点存在一定差异，也将出现更多专注于特定场景的可视化厂商。

 

 

数据可视化相关标准推进情况

 

 

TC601大数据技术标准推进委员会自2020年起即协同各大数据可视化、BI厂商，构建数据可视化相关标准体系。《数据可视化平台技术要求与测试方法》标准于2020年推出，标准规范了数据可视化技术平台所具备的功能点，包括6大能力域，45项技术要求。

 

图5：《数据可视化平台技术要求与测试方法》标准框架

 

《数据可视化服务能力分级要求》标准于2023年4月推出，标准将可视化服务能力细化为规划设计、可视化开发、交付及运维、运营服务4大能力域，共12个能力子域，124个能力项，覆盖组织建设、制度流程、技术工具、人员能力4个维度，并针对企业在各个能力项的不同水平和表现，依次分为五个等级。

 

图6：《数据可视化服务能力分级要求》标准框架

来源：大数据技术标准推进委员会