實驗科研建筑數據復雜、專業眾多，環境特殊，安全風險高、能耗高，是綜合復雜程度最大的工作場所之一。隨著科研水平的快速進步，實驗室資產數據、設施數據、環境數據、安全數據、管理數據、業務數據呈爆發式增長趨勢，傳統實驗室管理模式已經無法適應，逐漸暴露出信息滯后和失真、安全保障缺失、投入成本持續增高、管理效率低等問題。
然而，數字化、智能化雖然獲得了極大的關注，但技術替代不了人類創新的思維，在復雜多變的現實環境下，技術更需要去主動尋求適應。因此，一個值得思考的問題是，如何將前沿的智慧理念和技術應用到實驗室環境中去，打造滿足用戶需求，超越用戶期望的智慧實驗室？
前面提到，實驗室數據繁多復雜。多年來，數據管理始終是實驗室日常工作中的一個嚴峻挑戰，為了能夠在更大范圍內使用這些數據，根據數據產生的過程來管理組織數據這種方法很有必要。
目前我們提供的智慧實驗室解決方案是將實驗室子系統數據按既定標準進行匯總，保存在統一的數字化平臺，采用3D可視化模式進行建筑信息、設備資產信息、能源信息、警報信息等數據的呈現和管理，并支持大屏、PC、移動、虛擬現實等多種終端管理方式，便于用戶直觀的對實驗室各個子系統進行安全監控和管理。
這種方式能夠對所有需要進行集成的數據進行分類，從而能夠在過程層面上對數據進行比較，讓數據處理與管理變得更容易，工作更省力，使實驗室相關人員之間的協作更加方便和安全。
用戶根據需求對獲取的數據進行分析處理，能夠用于不同決策支持，例如能耗優化、設備升級、房間改造等項目。數據賦予了數據可視化價值，而數據可視化增加了數據的靈活性。它們相輔相成，幫助用戶從大量數據中得到最有用的、最有價值的數據。
一、速度快
這里的速度快不只是因為能快速的識別當前趨勢和信息，科學的來說是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息快10倍。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快，從而輕松理解數據。
二、多維度顯示數據
在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變量。數據分析平臺將數據處理分為緯度和數值，支持用戶對于不同種類圖表的多維度操作顯示。
三、數據的直觀展示
大數據可視化報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助于讓忙碌的主管和業務伙伴了解問題和未決的計劃。
四、大腦記憶能力的限制
實際上在我們觀察物體的時候，大腦和計算機一樣有長期的記憶(memory硬盤)和短期的記憶(cache內存)。只有我們在記下文字，詩歌，物體，并且一遍一遍的在短期記憶出現之后,它們才可能進入長期記憶。很多研究已經表明，在進行理解和學習的任務的時候，圖文一起能夠幫助讀者更好的了解所要學習的內容，圖像更容易理解，更有趣，也更容易讓人們記住。
五、定制數據可視化
為了深入了解某個模塊的內容，定制數據可視化不僅可以提供數據的圖形表示，還允許更改表單，省略不需要的內容，用來更深入地瀏覽以獲取更多的詳細信息。這能更好地吸引用戶的注意力，并提供更好的溝通。
同時像一些數據分析平臺還支持聯動功能，可以深入數據分析，與數據直接交互，用戶可以查看他想要的任何數據。數據可視化就是以柱狀，餅圖等各類圖形的方式來展示數據，它將技術和藝術完美結合，通過圖形化的手段，讓用戶更直觀，更快速的的了解信息，獲取信息。
數字化化必將成為未來實驗室建設發展的趨勢，我們也期待在各類技術和智慧方案的加持下，科研人員能夠更加安全高效的完成實驗室探索。
*部分素材源自網絡
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