第三，在数据中心的可视化系统中，以直观的方式显示各种数据。资产数据、实时运行数据、动态环数据、视频数据、工作订单数据、报警数据等类型的数据直观地显示在用户面前。这种直观的显示方式使操作和维护人员一眼就能清楚地了解数据中心的实时情况。
2)工业互联网平台需要释放工业数据的价值，但工业数据本身有多种数据类型(如业务数据、生产线设备数据、企业外部数据等。)、实时性强，相关性强，准确性高。不同行业、不同规模、不同生产线的企业数据指标特征和工业机制模型沉淀会有很大差异。因此，围绕数据核心价值服务的企业需要具有较强的行业know-how或项目服务经验。单一企业难以覆盖多个行业和场景，企业互补性强。这种合作大于竞争的趋势将持续很长时间，类似于消费互联网的超大平台将在未来几年难以出现。
8月11日，在湖北诺伯特精加工车间，机器轰鸣，生产工人在岗位上有序运行，可视化电子屏幕上的数据不断闪烁，显示各设备各环节的运行参数和实时状态。
有了这些人工智能生成的见解， 为用户提供个性化的投资建议，为他们的个人目标和风险承受能力量身定制。该平台继续监控市场状况和用户组合的性能，并根据需要进行调整，以优化回报。这种动态和数据驱动的方法代表了过去更静态和人为驱动的投资策略的巨大变化。
丁波涛进一步指出，未来几个行业地标应加强全面合作，实现共同发展，一是加强基础设施、数据交易平台、数据开放平台、数据跨境平台、数字贸易平台等各种网络和平台；二是加强浦东数据交易、虹桥数字贸易等数据业务对接，加强与港口跨境数据流的对接，实现国内外数据的合规和便利流通；三是加强系统规则的联系，创造覆盖数据要素生产、开发、流通、利用整个生命周期的综合系统环境。
(三)强化“可视化” 整合数据能力。使用驾驶舱平台集成视觉智能分析工具，构建智能分析屏幕，使用统计图、热图、雷达图等元素进行多维视觉分析显示，可根据需要使用自动报告生成组件将大屏幕分析内容转换为报告文件，使决策者能够更直观、全面地了解工作，更好地制定决策和规划，探索智慧治理的新思路。
合成数据的生成技术包括物理模拟、统计模型和机器学习。生成人工智能技术的进步将迅速促进合成数据产业的发展。在合成数据的生产和应用过程中，数据质量评价和模型影响评价非常重要，包括数据管理、隐私保护、工具平台和开放共享。