在開始本文之前，請閱讀這篇文章以了解什么是Qlik，以及Qlik的功能詳細介紹：商業(yè)智能BI明星產(chǎn)品：一篇文章帶你走進Qlik

前面幾篇文章，我們已經(jīng)詳細介紹了Qlik靈活的功能、強大的性能、有趣的擴展性，以及授權(quán)和系統(tǒng)要求。接下來本文主要通過設(shè)備運維的Qlik可視化為大家介紹基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的Qlik可視化。

基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的Qlik可視化

隨著21世紀席卷而來的科技浪潮，企業(yè)從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設(shè)計、工藝、制造、采購、供應(yīng)、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)無不產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并對應(yīng)輸入到相應(yīng)的系統(tǒng)或形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)文本，從而形成工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。主要來源可分為三類：第一類是生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，主要來自傳統(tǒng)企業(yè)信息化范圍，被收集存儲在企業(yè)信息系統(tǒng)內(nèi)部，包括企業(yè)資源計劃（ERP）、產(chǎn)品生命周期管理（PLM）、供應(yīng)鏈管理（SCM）、客戶關(guān)系管理（CRM）和環(huán)境管理系統(tǒng)（EMS）等。通過這些企業(yè)信息系統(tǒng)已累計大量的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)性數(shù)據(jù)、經(jīng)營性數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、物流供應(yīng)數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在移動互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)應(yīng)用環(huán)境下正在逐步擴大范圍。第二類是設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)，主要指工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備和目標產(chǎn)品在物聯(lián)網(wǎng)運行模式下，實時產(chǎn)生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等體現(xiàn)設(shè)備和產(chǎn)品運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)新的、增長最快的來源。狹義的工業(yè)大數(shù)據(jù)即指該類數(shù)據(jù)，即工業(yè)設(shè)備和產(chǎn)品快速產(chǎn)生的并且存在時間序列差異的大量數(shù)據(jù)。第三類是外部數(shù)據(jù)，指與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動和產(chǎn)品相關(guān)的企業(yè)外部互聯(lián)網(wǎng)來源數(shù)據(jù)，例如，評價企業(yè)環(huán)境績效的環(huán)境法規(guī)、預(yù)測產(chǎn)品市場的宏觀社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。

基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的Qlik可視化是使工業(yè)大數(shù)據(jù)中所蘊含的價值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術(shù)與方法，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲、分析挖掘、可視化和驅(qū)動決策等。基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的Qlik可視化應(yīng)用，則是對特定的工業(yè)大數(shù)據(jù)集，集成應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術(shù)與方法，將所獲得的有價值的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的可視化過程。基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的Qlik可視化的研究與突破，其本質(zhì)目標就是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識，挖掘得到有價值的新信息、知識，從而促進工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、提升經(jīng)營水平和生產(chǎn)運作效率以及拓展新型商業(yè)模式。

設(shè)備運維的Qlik可視化

根據(jù)前面提到的中興地鐵項目案例，用戶將近90萬條的原始數(shù)據(jù)加載到Qlik Sense中，在分析數(shù)據(jù)的時候，由于數(shù)據(jù)龐大，很難快速認知數(shù)據(jù)。使用Qlik Sense，可以立即對數(shù)據(jù)關(guān)系、規(guī)律進行分析探索，形成具有重要意義的數(shù)據(jù)結(jié)論。例如，對告警日志進行一些初步探索，可以發(fā)現(xiàn)，月份上的告警數(shù)量分布如下圖所示：

為了保證規(guī)則的連續(xù)性，我們可以選擇2017.12~2018.3 期間的告警作為分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。告警次數(shù)字段上的告警數(shù)量分布，如下圖所示：

由此可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)告警都只出現(xiàn)過一次，最多出現(xiàn)362次。

以上數(shù)據(jù)探索已經(jīng)幫助用戶形成數(shù)據(jù)關(guān)系的快速認知，結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯，可以進行更深入的數(shù)據(jù)分析探索。Qlik insights功能可自動生成見解，以幫助窺探其中的數(shù)據(jù)規(guī)律，如下圖所示：

以第一張圖為例，點擊仔細查看該圖，如下圖所示：

可以發(fā)現(xiàn)，708這臺設(shè)備故障時長最高，達1056388157秒，也就是說在2001年到2018年間，24號這個車站中708這臺設(shè)備有將近34年都處于故障狀態(tài)，而通過下圖可以發(fā)現(xiàn)更多洞察：

通過篩選708這臺設(shè)備，可以發(fā)現(xiàn)708設(shè)備故障主要分布在86、3、93、1等槽位，而其中86這個槽位故障時長最大，繼續(xù)深入分析，則可得到下圖：

可以發(fā)現(xiàn)在4331這個故障狀態(tài)中，有一次故障時長為525414647秒，也就是說708這臺設(shè)備86槽位在一次故障中出現(xiàn)4331這項故障時長長達近17年，也就是說將近花了17年才修復(fù)好這項故障，而其他故障修復(fù)時長明顯更快速，利用Qlik  Sense對修復(fù)時長進行分段，得到下圖：

由此，可以發(fā)現(xiàn)，99%的故障修復(fù)時長都在1-41秒范圍內(nèi)，少數(shù)修復(fù)時長在41-81秒范圍內(nèi)，極少數(shù)時長大于81秒，也就是說大多數(shù)故障可能是閃退、閃斷等故障狀態(tài)，同時也能夠看出該設(shè)備對于故障修復(fù)要求的時效性極高，如何保障故障修復(fù)的時效性，以及如何有效減少故障、提高設(shè)備運行的穩(wěn)定性與安全性，還可以利用Qlik Sense通過探索、分析得到更多的數(shù)據(jù)結(jié)論。

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慧都作為Qlik官方的中國合作伙伴，我們?yōu)镼lik的中國用戶提供產(chǎn)品授權(quán)與實施、定制分析方案、技術(shù)培訓(xùn)等服務(wù)，旨在讓中國企業(yè)的每個Qlik用戶都能探索出數(shù)據(jù)的價值，讓企業(yè)形成分析文化。

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