數據可視化是目前物聯(lián)網的熱門話題。隨著越來越多的公司將數據驅動的計劃和創(chuàng)新融入其整體戰(zhàn)略和運營中，數據可視化的核心重要性正在不斷增長。服務提供商和最終用戶都開始認識到物聯(lián)網應用的數據可視化工具的獨特價值。我們正在學習如何從以前“浪費”的數據中獲取新的見解。

在這里，我將介紹一些用于物聯(lián)網應用程序數據可視化的***大的工具，并討論選擇相關的選擇標準。

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用于實時數據可視化的Power BI

與Tableau一起，Power BI是需要數據可視化的物聯(lián)網應用程序的必備工具。最初，Power BI是一個包羅萬象的商業(yè)智能工具，使公司能夠可視化各種數據集。它有一個完整的集成列表，它可以從Excel，Google Analytics，Salesforce和社交媒體平臺等許多來源提取數據。與大多數Microsoft產品一樣，Power BI非常直觀，并且具有合理的學習曲線。不過需要注意的是，Power BI是一項付費服務。

以下GIF顯示來自物聯(lián)網氣候監(jiān)測設備的數據的實時數據可視化

使用Power BI 實現(xiàn)物聯(lián)網應用程序的數據可視化：

蓬勃發(fā)展的物聯(lián)網市場激發(fā)了微軟擴展Power BI的能力，包括物聯(lián)網應用的實時數據可視化。

今天，您可以將任何物聯(lián)網設備，傳感器或應用程序連接到該工具，以實時流式傳輸數據，使其成為一個引人注目的數據可視化工具，不僅適用于基于Azure的項目，還適用于構建在任何主要平臺上的物聯(lián)網項目。除了相對簡單的設置和儀表板構建過程外，Power BI還因其獨特的口頭數據管理功能而脫穎而出。您可以使用自然語言命令來查詢數據，而且，Power BI將在屏幕上返回相關的可視化對象，這絕對是非技術用戶的勝利。

Power BI的好處：

• 流媒體和靜態(tài)數據
• 學習曲線短
• 豐富的數據可視化類型
• 自然語言數據查詢
• 新的物聯(lián)網集成

Grafana擅長于指標數據可視化

Grafana是一個專業(yè)的數據可視化和分析工具，專門用于時間序列分析的可視化。與Power BI一樣，Grafana以其廣泛的數據可視化技術，豐富的儀表板構建和管理功能以及廣泛的可能數據源列表(例如 AWS，Prometheus和Elasticsearch)而聞名。

使用Grafana進行物聯(lián)網應用的數據可視化：

Grafana最初設計用于CPU和系統(tǒng)健康監(jiān)控。但如上所述，該工具以其作為時間序列數據可視化的***工具之一而聞名。它在物聯(lián)網和以連接為中心的垂直領域非常受歡迎。

Grafana的出色功能包括復雜的儀表板構建，警報和通知，自定義過濾器以及流數據的注釋。Grafana還允許您為不同用戶個性化儀表板。但沒有工具是***的。例如，沒有提供自然語言查詢功能。Grafana缺乏全文查詢，甚至需要為每個數據源提供特定的查詢語法。

Grafana的好處：

• 廣泛的數據源
• 適用于指標數據
• 數據管理特權：發(fā)送給信使或電子郵件的自定義過濾器，注釋，警報和通知
• 各種用戶角色的儀表板個性化

Kibana用于日志可視化

Kibana是Elastic Stack數據管理工具包的一部分。它專門用于可視化Elasticsearch集群的時間序列數據。它允許廣泛的數據表示。它還包括地圖，允許您進行自定義可視化，構建復雜的儀表板，并與團隊，管理甚至客戶輕松共享所有內容。

使用Kibana 進行物聯(lián)網應用的數據可視化：

Kibana構建于Elasticsearch之上，可直接集成到Elastic Stack環(huán)境中。然而，直接集成有一個主要缺點：Kibana僅限于來自Elasticsearch的數據。

盡管如此，該工具仍然是需要日志可視化和分析的物聯(lián)網應用程序的理想選擇，因為它能夠對數據查詢進行“模糊匹配”。Kibana還為用戶提供了高級可視化和數據管理功能，包括用于檢測和探索數據集中異常的機器學習技術。

Kibana的好處：

• 適用于任何類型的時間序列數據
• 機器學習功能
• 數據查詢的模糊匹配
• 易于設置和共享
• 與Elastic Stack直接集成

選擇正確的數據可視化工具

首先，如果公司已經將某個特定的數據管理工具用于某些目的，那么使用相同的工具或至少一個與預先存在的數據生態(tài)系統(tǒng)兼容的工具，來為新的物聯(lián)網項目構建數據可視化通常是有意義的。

例如，如果公司依靠Elastic Stack進行系統(tǒng)性能監(jiān)控，那么使用Kibana可能是一個好主意，因為它與Elastic Stack直接集成。另一方面，使用AWS的企業(yè)更容易與Grafana集成，而不是轉移到其他數據生態(tài)系統(tǒng)。但是，如果公司需要的不僅僅是時間序列數據可視化，那么像Tableau或Power BI這樣的多功能工具可能是不錯的選擇。它是歷史數據內容和您打算使用數據可視化實現(xiàn)的平衡。

Kibana適用于任何涉及日志或指標可視化的項目，而Grafana最適合僅限于指標可視化的項目。Grafana也非常適合需要為不同用戶提供個性化儀表板的應用程序，而Kibana則可以為所有用戶類別構建和共享統(tǒng)一儀表板。

Kibana和Grafana都是專門為時間序列數據分析而設計的。因此，它們?yōu)闀r間序列分析提供了廣泛的可視化特權。而且，這些工具是開源的，不需要任何費用。

澄清數據可視化的目標至關重要。問問自己，通過可視化這些數據，我想要實現(xiàn)哪些目標?我希望向人們展示什么? 首先要確定目標和需求，然后才能探索不同的數據可視化平臺。遵循此流程有助于確保您使用最適合您需求的工具。