淺談三維可視化項目實施工作流

由于三維可視化技術的快速發(fā)展和日趨激烈的商業(yè)競爭，傳統(tǒng)的項目制作方式已不能滿足市場需求，而是需要一套綜合、高效的方式方法來進行項目管理，約束制作流程，制定工作標準，提升交付質量。我們把它統(tǒng)稱為三維可視化項目實施工作流。實施工作流帶來的好處 使銷售、售前、需求、實施人員能夠在項目推廣、方案制作及項目實施過程中選擇**合適的技術架構和實施方案； 規(guī)范實施流程，明確合作上下游關系、交付產物與交付標準； 降低項目實施風險和成本，保證交付質量，提高客戶滿意度；

工作流程介紹

售前需求階段需求調研：調研項目目標與環(huán)境，確定項目邊界，為后續(xù)技術方案選型與需求原型制作提供依據；

方案選型：技術可行性分析、制定軟硬件技術方案；

原型制作：確定畫面內容，上海工業(yè)可視化數據分析、布局、樣式，上海工業(yè)可視化數據分析、風格、交互，搜集參考樣例，上海工業(yè)可視化數據分析，交付設計進行效果圖制作；

資料收集：收集指標數據清單、業(yè)務交互邏輯、模型效果制作參考資料等； 3d可視化分析圖表，武漢安弘智能裝備有限公司。上海工業(yè)可視化數據分析

基于數據的決策方法

概率，預期值與決定

生活中人們做出這樣那樣的決定，很少有人注意到所謂決定，其實是面對未來不確定性做出的選擇。當未來是確定的時候，人們是不需要做決定的；只有未來充滿這樣那樣的可能時，才需要人們做出選擇。

比如說，當一個年輕人大學畢業(yè)，有兩家公司都發(fā)出了邀請，一家公司的薪資條件是每個月八千元，另一家工資是底薪每月五千元，但是另外提供績效獎金每月五千元，員工有80% 的可能能夠拿到全額績效獎金。假定單從收入考慮，年輕人該做出怎樣的決定？

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大數據電力應用典例：南網企管平臺

隨著國內企業(yè)對數據的重視程度越來越高，近年來電力行業(yè)也逐漸開始進行數據化轉型，期望通過深挖行業(yè)數據的存在價值，尋求新的發(fā)展方向和機遇；南網順應時代變化，提出數字電網概念，通過數據經營將生產側與消費側貫通，以數據方式把握電能量的生產、輸送、存儲到消費各環(huán)節(jié)，精細化控制生產經營全過程，提升企業(yè)運營效率和價值。

恒泰廣分公司在協助南網實現數字化轉型過程中，為南網提供大數據可視化力量的同時，著力于生產側為南網提供數據服務，通過企業(yè)運營管控平臺、國際資產管理平臺等數據應用系統(tǒng)，借助數據挖掘與治理技術體系，采用微服務架構應用，實現指標業(yè)務、維度分析、經營情報、重點主題等經營管控服務，讓數據變成可支撐南網企業(yè)運營決策與經營管控的可靠依據。

大數據具有數據量大、數據類型繁多、處理速度快、價值密度低等特點，統(tǒng)稱“4V”。大數據并非單一的數據或技術，而是數據和大數據技術的綜合體。大數據技術主要包括數據采集、數據存儲和管理、數據處理與分析、數據安全和隱私保護等幾個層面的內容。

大數據在能源生產端的應用

  能源生產端主要是指煤炭、石油、天然氣、太陽能、風能、地熱能等一次能源和電力、汽油等二次能源。隨著新能源技術的不斷發(fā)展，分布式發(fā)電方式不斷接入，打破了原有電網運行管理的模式，不但需要考慮負荷側的波動，還要考慮新能源出力的間歇性。在此背景下，智慧能源中大數據應用眾多，涉及電網安全穩(wěn)定運行、節(jié)能經濟調度、供電可靠性、經濟社會發(fā)展分析等諸多方面。

以光伏發(fā)電方式為例，光伏大數據的應用主要集中在在線預測、發(fā)電量模擬、實時監(jiān)測、設備預警和診斷、資源調度、電力交易以及需求響應等方面。對光伏行業(yè)來說，大數據分析是貫穿始終的。從前期規(guī)劃到電站投資建設、后期運營，以及整個資產全生命周期的管理都可以通過數據分析、數字化的模型為各個環(huán)節(jié)提供量化的分析和決策服務，服務于投資商、生產商、運營公司等各類角色。

  另外，風力發(fā)電與光伏發(fā)電類似，都具有波動性和間歇性，大規(guī)模并網運行會影響電力系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定，而且在高風力等級條件下還可能造成風機損壞，所以以數值天氣預報模型為基礎，結合實時氣象數據、電站運行狀態(tài)數據等。

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你是不是也想要數據不落地

出于對數據安全的考慮，有的企業(yè)在讓第三方廠家進行企業(yè)業(yè)務數據處理時，不會開放數據庫權限，而是開放一個API讓廠家去讀取數據。又出于對數據讀取性能的考慮，企業(yè)在讓第三方廠家進行企業(yè)業(yè)務數據處理時，希望數據處理得更快，在盡量減少中間環(huán)節(jié)的基礎上實現正確展示。這樣的客戶要求，我們一定都聽到過，而這些要求的背后，需要去做的其中一個事情就是數據不落地。

    含義什么是數據不落地？數據存儲于內存或者網絡中，不被放在磁盤或者其他長久性存儲設備里，用完即消失。圖片放在固態(tài)硬盤中，頁面數據保存在關系型數據庫里，這都是數據落地到某個載體中；我們在瀏覽器發(fā)送給服務器的請求，這就是不落地數據，發(fā)送完就消失了。 數智云圖VBI的數據獲取和處理邏輯都會涉及數據落地到物理表，那面對不落地的需求，我們如何給出解決方案呢？

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可視化簡史

可視化發(fā)展史與測量、繪畫、人類現代文明的啟蒙和科技的發(fā)展一脈相承。數據可視化（Data Visualization ）起源于2世紀，直到16世紀，天體和地理的測量技術得到了很大的發(fā)展，特別是出現了像三角測量這樣的可以精確繪制地理位置的技術。也出現了試圖使用暗箱來記錄日食（Reginer Gemma-Frisius，1545），數學函數表（三角函數表，1550）和部現代意義下的地圖集（Abraham Ortelius,1570）。           

到17世紀才進入了系統(tǒng)化發(fā)展，這段時間里面出現了很多現代科學和藝術的牛人，出現了各種測量技術，的“笛卡爾”弄出來了解析幾何和坐標系，費馬和賭徒哲學家帕斯卡發(fā)展出了概率論（那個時候真是黃金時期，也可以弄一門理論出來），英國人John Graunt開始了人口統(tǒng)計學研究。時間來到18世紀，這個世紀牛頓老爺子被蘋果砸了，微積分，物理，化學，數學都開始蓬勃發(fā)展，統(tǒng)計學也開始出現了萌芽。數據的價值開始為人們重視起來，人口，商業(yè)等經驗數據開始被系統(tǒng)的收集整理，記錄下來，各種圖表和圖形也開始誕生。19世紀是現代圖形學的開始，隨著科技迅速發(fā)展，工業(yè)**從英國擴散到歐洲大陸和北美。 上海工業(yè)可視化數據分析

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