數據視覺化是什麼？
數據的視覺化主要以圖示化的方式，將數據以清晰、有效的方式做傳達與溝通，但這並不代表功能一定要枯燥乏味或看上去多絢麗等，而是要能直觀地傳達關鍵的特徵，實現對於相當複雜又稀疏的數據觀察，使操作人員能快速做出決策與選擇。
將數據視覺化後，該如何運用這些大數據？
IoT將數據視覺化後，累積的數據該如何應用，這將會是一個值得探討的議題，若還是與過往相同，以人工的方式進行檢視與判斷，離達到真正自動化的目標還是非常的遙遠，而AI就是那個能協助我們達成目標的技術，一起來看看是如何辦到的吧！
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物聯網與大數據
透過物聯網蒐集一些數據後，這些數據藉由視覺化展示給現場人員看，並能針對現場狀況進行決策，當數據蒐集累積一定的量之後，利用這些訊息來進行更多的分析，藉此優化製程與改善許多長期存在的問題，對IoT來說，即時收集與使用數據這些數據較為重要，而大數據則比較偏向長期的蒐集與觀察，累積下來的數據將有益於改善較大方向的問題。
大數據的意義與課題
當數據累積的愈來愈多，一般的系統並不會擁有數據過量無法處理的概念，而這樣就容易導致系統因爆量而當機，最終停止運轉，或是造成處理的等待時間過長。這種負載過多而導致此現象產生的數據，我們稱之為「大數據」。與過往的數據不同，大數據必須以更進階的方式才能處理。
當IoT更加廣泛時，大數據除了上述的問題，也迎來了新的課題，像是即時監控系統，日期的顯示會透過IoT進行發送，但這樣的方式也有可能會產生時間資料誤傳的問題，因為物聯網數據傳輸的順序可能與數據產生的順序不同，而這點就必須依靠人工智慧（AI）來進行改善。
大數據需仰賴AI達到自動化
數據分析師能在有限的時間內對特定對象進行分析，但電腦不一樣，除非數據爆量而造成當機，否則一般都能處理繁複的資訊。但經過IoT化的設備若還是以人工的方式進行處理，是非常不實際的，因此需要仰賴AI來進行檢查與判斷，否則將無法達到自動化的目標。
AI要如何與大數據結合？
當透過IoT與感測器的結合進行資訊的蒐集，為工作紀錄建立資訊的系統，達成工作現場的「視覺化」後，重要的是如何將這些數據轉向大數據處理，而這樣的數據只會越來越多，不會有減少的情況，因此我們需要藉由AI的協助，與IoT的技術結合將數據處理後反饋至工作環境中，讓操作人員只需針對異常狀況進行判斷與決策，降低需要人工方式做為檢測的成本，也能避免一些人為因素的影響。
結語
運用IoT達到「視覺化」後，大數據的運用才是最重要的議題，若只是單純視覺化，還是以人工的方式進行判斷與檢視，那僅僅是方便觀看而已，而AI的協助將會讓人們能更有效率的進行分析與作業。
主圖photo by Adobestock
參考書籍 圖解智慧工廠
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