工作用小屏，决策用大屏，数据驱动「智能」时代随着工业4.0变革的推进

随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革地时代，也就是智能化时代。伴随着时代地走向，工业互联网和 5G网络逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。
在诸多行业上，我们可以通过对数据的管控达到场景设备的维护效果，例如智慧园区、智慧工业、智慧矿山的建设，水务系统的监控以及一些公共设施风力发电，数据中心可视化系统等等的搭建上，都可以通过可视化的搭载，进行数据的展示和维控。
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布局功能一直是数据可视化大屏的重要功能点之一，舒适的布局界面，可以使人拥有焕然一新的感觉，拥有响应式（自适应）布局的话，可以兼顾各种比例大小下的屏幕，不会因为比例的变化而使得整体的排版错乱。布局功能不仅适用于大屏的整体排版上，在三维场景数据可视化系统搭配的左右系统数据面板上，依然可以使用 2/3D 融合嵌套的形式完成，而在面板的排列上也可以使用响应式（自适应）布局，可以将搭载的数据充分地显示出来。
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主题风格的实现，是建立在 HT 特有的图纸设计机制下，在数据可视化系统实施的过程中，可以应用于各种屏幕的分辨率下。
比如系统设计过程中，可以在个人电脑的显示器下进行图纸的设计和程序代码的调试开发，而当开发阶段完成后，在现场大屏的布置搭建或者在用户展示的时候，不用去担心关于分辨率的变化会出现的失真模糊的问题，从而在项目的开发和搭建上，用户的使用相对地会简单很多。加上 HT 自身研发的开发插件 API 也同样地易于上手，可以实现解决许多行业上的数据可视化系统的应用。
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数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
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经研究表明，人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理。因此，数据可视化是使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化可以使人们更有效率的完成某些任务，我们可以理解为三点优势：
> 美观展示: 用数据展示企业特色，大会展台，媒体现场展示等
> 数据驱动：实时查看业务概况、监控预警、驱动内部快速响应
> 发掘价值：可视化数据呈现后，带来的视觉感受会帮助人发现新的因素
在图扑软件（Hightopo）技术支持下，数据可视化除了“可视” ，还有可交流、可互动的特点。设计带来的不仅是瞬息处理海量数据搭配酷炫的可视化样式所引起的视觉震撼，更应注重为业务需求服务，设计出符合不同行业需求的个性定制可视化，利于企业做出正确的商业决策，以有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。
1. 从业务需求分定优先级
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关键指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。通过规定主，次，辅，三个指标的关键词来概念性的清晰大屏的主要展示内容，例如我们做的一个照明的监测项目，我们可以归类成这三种：
>主：主要指标位于屏幕中央，为地图展现照明区域使用数据。
>次：次要指标位于屏幕两侧以图表的形式展现。
>辅：主要指标的补充信息鼠标点击或悬停展示以及交互动效展示。
这样就可以方便在脑海中确定大屏的整体构架，以便于我们接下来的细化。
2. 通过指标分析维度确立可视化图表类型同一个指标的数据，从不同维度分析就有不同结果。如果分析的维度没有找准或定义的比较混乱，就会使可视化图表无法清晰地看清楚含义，使人困惑。这里我们引用 Stephen Few 的文章《Visual Business Intelligence》的四项维度-比较，联系，分布，构成，来分析数据的逻辑性。