不久前的一次大数据峰会上，马云表示：阿里巴巴公司本质上是一家数据公司，做淘宝的目的不是为了卖货，而是获得所有零售的数据和制造业的数据;做物流不是为了送包裹，而是为了将这些数据合在一起。最终，阿里巴巴对一个人的了解程度远远超过你自己。移动互联网浪潮下，大数据思维的核心通过将上百万计算数据集中在一起，对未来进行预测，让客户更加强大、让员工更加强大、让别人更加强大。IDC的报告也指出，预计到2020年，全球数据使用量将达到 35.2ZB。面对容量巨大、类型多样的海量数据信息，对数据的处理成为了提高企业效率的核心途径。

指挥监控中心的信息处理亦是如此。最初的大屏幕监控系统需求只是简单地通过前端抓取、传输信息，并将图像、数据信号传输到大屏幕上显示给用户。而大数据信息的飞速发展，监控中心如果还只充当显示信息这一角色，那就简直成为一套占地的摆设了。它要负责对海量的数据信息数据信息进行高效率的分析，再将分析结果展现出来，让各个管理部门可以直观、便捷地根据数据指标，合理调度配置资源进行事件决策。

从指挥监控中心看可视化需求

以今年我们参观的台达台湾桃园研发中心的监控屏幕为例，大屏幕一年365天都在实时更新着整个建筑各个区域的温度、耗电量、工作状态，并将所有数据实时收集并传递到大楼内的台达触控式人机界面和展示厅中控墙上。管理者可以实时了解到建筑内各个设备的运作状态，比如月中或月末通过系统生成的数据和图表，了解不同区域灯光或其他电子设备的耗电量，管理人员可以对耗能过大的设备进行控制，使其在总能耗的范围内合理配置能耗资源。

同时，通过自动化软件技术，系统还可以侦测外在环境、分析厂内环境变化并配合人员作息，进行灯光、空调自动调整控制，除了发挥极大节能功效，也为厂内人员提供更舒适的办公环境。这套实时监控系统还连接到了全球各生产基地的实时生产数据，管理者无论在何时何地，都可以实时了解所有状况。同时，系统的功能也远远超出了呈现图像和数据，还要进行数据的分析，并将结果推送给相关的管理人员，方便管理者根据数据进行决策，这对企业的管理效率显然有了大幅的提升。

再来看看南京青奥会的交通安全保障平台和安保指挥中心对数据分析的要求。交通行业的数据复杂度很高，涉及到的4个重要因素人、车、路、环境之间相互依赖、相互作用，数据量巨大。而且，交通数据都是动态的，需要大量数据进行实时对比分析。在青奥会这样的大规模体育盛事中，要及时快速处理突发事件，对交通系统的数据储存、计算、分析、处理提出了很大的挑战。

中兴通讯开发的“环宁护城河”系统是基于DAP(Data Analysis Platform)大数据平台定制开发的一个公共安全保障平台。青奥会期间，南京游客比平时增加了20%，外地车流量峰值增加了200%。该平台实现了人流量、车流量的实时统计与呈现，为调度指挥、研判人员、车辆信息管理提供全面、便捷、高效的数据支持和管理。

威创为青奥会打造的可视化指挥系统主要职责是监控显示四个人检通道、一个车检通道、四条场馆外主路的视频情况，同时结合车辆定位、人员位置、现场视频情况等信息，综合组织、协调各方力量，保证现场秩序。例如，工作人员从奥体中心南门口接到通知，利用可视化指挥系统调配资源，到清场完毕，整个过程只需要 5分钟。为做好青奥安保指挥中心的安全升级工作，在南京市公安局指挥中心大厅部署了一套大屏幕拼接显示系统，南京市公安局超高清智能综合指挥调度平台就是依托于这套大屏幕显示系统，与公安用户已有的PGIS系统、GPS系统、“三台合一”接处警系统和治安视频监控系统进行对接，实现了快速、高效、灵活、“图上作业方式”的联动调度指挥。

期间，南京公安通过超高清智能综合指挥调度平台对活动周边的GPS警力资源、视频监控图像进行监控查看和调度管理，将综合应用、视频监控、警情、警力管理业务集中显控，在一个DLP大屏上联动多个独立的业务系统，为决策提供快速综合的信息联动呈现，从根本上转变视频监控的应用方式，形成以事件为中心的监控体制，从数以万计的图像信息中快速、准确捕捉关键事件，为青奥会安保工作提供有力保障。

可视化的本质：图像化、矢量化、网络化

从以上简单案例我们看到，大屏幕监控系统已经从最初的显示角色向数据分析、显示、推送转身。功能任务从以前的简单再现原始数据变成支持决策性、模型化再现数据。作为走在可视化前沿的显示厂商，中达电通对大屏幕的这一可视化概念有着清晰的定义，夏建涛博士把可视化的本质解释为三化：图像化、矢量化、网络化。

图像化即是数据信息的萃取，把数据信息提取出来。网络技术发展到了今天，芯片的处理能力提升也是飞跃性的，云计算、物联网的发展让传感器精确感受到了物体数据的变化，使得物体形态、温度等的变化被感知，然后把每秒感知到的数据信号都收集起来。这便是可视化的第*步图像化，也就是获取数据的过程，在石油、交通、电力、能源等几乎所有行业的监控系统中，都需要通过摄像头、传感器等信号采集设备提取信息。

数据获取之后，系统如果仅仅将数据存储起来，显然是无法被人感知的。人对外部世界的感知70%的信息都要依靠眼睛获取，要把这些数据变成人眼能感知到信息，就需要提供影像，把各种数据变化的过程转变为人眼能感知的信息。这就是数据的处理，就是把每一比特的有效信息融合成一张图片、一个表格、一段视频，通过显示设备设备呈现出来。夏建涛博士补充道，“信息的提取过程是可视化的核心，没有数据的图像化，一切都无从谈起”。

但大量的数据提取分析后，又出现了新的问题。企业把各类业务数据比如财务数据，销售数据，行业数据采集上来，要将信息与相应的地理位置进行关联，实现信息的高效调动。比如，我们在监控中心可能看到各种LED、LCD或者DLP的大屏幕，高清分辨率已经普及的当下，一个大型的监控指挥中心，屏幕数量可能多达几百块，解析度甚至上亿，几亿个像素同时可以同时展现在大屏幕上，但如何能将如此海量的信息匹配到个人的移动终端显示屏幕如手机、iPad上呢?而且，不同的屏幕终端有着不同的分辨率，如何才能实现像素信息的成功匹配?不管是2K、4K还是8K的分辨率，光学图像一旦生成像素就被确定下来了，要把不同像素分辨率匹配到不同的物理终端，就只能对图像进行拉伸或缩小，这样就会造成图像模糊不清，压缩又会丢失像素点，补点会带来曲影。

这就要求对图像信息进行矢量化处理。矢量化的本质存储的是一段代码，而不是图像本身。当用户需要把信息显示在自己的移动终端显示设备上时，只要获取这个代码，通过CPU处理在屏幕上二次生成图像，就实现了图像的点对点匹配。满足了小屏幕观看信息的需求后，监控中心一旦发现紧急运维状况，只要把信息推送给相关人员，管理人员就可以随身随地监控到整个监管区域的状态，在紧急情况发生时即刻实施相应指令。这就是大数据可视化的终极目标——大中小三屏互动，网络一体化运维。

可视化就是将大屏系统的任务从“简单再现原始数据”变成“支持决策性、模型化再现数据集关系”。这种转变，要求大屏企业必须进入“数据提供者”的业务、“数据之间的关系”、“数据变化的趋势价值”等更为深入的“信息模型”之中。在深入客户具体价值和业务模型的基础上，扮演好协调者、整合者的角色，是可视化对大屏企业业务转向的根本要求，也是大屏企业未来发展的重要着力点。

认识到了大屏幕发展的趋势转变，各个厂家都在努力探索如何使用大屏业务的转向需求。中达电通表示，在大屏幕可视化这一进程中，很多企业都在做图形化、网络化，但矢量化做的人就不多。而只有“三化：都实现之后，才能实现真正的智慧显示，提供智能化分析数据为领导决策判断作为依据。