工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，因此工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少。本文对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
工业大数据是一个新的概念，从字面上理解，数据分析报告，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。
工业企业中生产线处于高速运转，数据分析，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。
大数据是一个术语，它被用来描述处理数据的技术和实践，这些数据不仅数量大，速度快，而且有许多不同的形式。埃隆·马斯克的自动驾驶汽车以及杰夫·贝佐斯的无人便利店背后，都有一个复杂的大数据系统和一支聪明的数据科学家***，他们已经把愿景变成了现实。
“大数据”这个词可能不像几年前那样无处不在，因为它所体现的许多概念已经融入了我们周围的世界。不过大数据并没有过时，事实上，即使在今天，大多数***也在努力从其所能接触到数据中获得价值。作为一种商业实践，大数据仍然处于非常初级的阶段。
数据可视化是分析过程中的“后一公里”，然后我们才会根据我们的发现采取行动。传统上，人机交互是通过可视化来进行的，采取图形、图表和仪表盘的形式，突出关键的发现，帮助我们获得数据价值。
问题是，并不是所有的人都能洞察隐藏在一堆统计数据中的潜在价值。随着***内每个人从数据中获得洞察越来越重要，新的技术和方法也不断发展。
其中一个取得重大突破的领域是人类语言的使用。分析工具可以让我们对数据提出问题，并以清晰的人类语言获得，这将极大地增加对数据的访问，并提高***的整体数据能力。这一技术领域被称为自然语言处理(NLP)。
数据可视化的本质是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。 为什么要使用数据可视化监控大屏幕？ 当前很多企业都有面临“信息孤岛”问题，数据分析方法，各部门各平台数据信息无法实现融合、信息共享。
相比于传统图表与数据仪表盘，数据可视化监控大屏幕，可以打破数据隔离，通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据，洞悉运营增长，助力智能决策。
可视化的目标和作用 传统的可视化可以大致分为探索性可视化和解释性可视化，按照应用来分，可视化有多个目标： 有效呈现重要特征 揭示客观规律 辅助理解事物概念和过程 对模拟和测量进行质量监控 提高科研开发效率 促进沟通交流和合作 按照宏观的角度看，可视化的三个功能： 信息记录 信息推理和分析 信息传播与协同
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