3、MES可以可视化企业的生产过程，跟踪产品质量。通过实时现场数据和工业条形码技术，可以实时监控现场生产，有效控制产品质量。
在此期间，数据可视化的重要发展包括：散点图、直方图、极坐标图、时间序列图等当代统计图的常见形式。在主题图方面，主题地图和地图集成是这一时期显示数据信息的常用方式，应用领域涵盖社会、经济、疾病、自然等主题。
随着信息规划的快速发展趋势，包括智能交通指示灯、智能停车系统、数据驱动公共身心健康产业、远程医疗系统、在线叫车等，在技术和资产的双向支持下，智能城市管理大屏幕可视化方案呈现出快速发展趋势。
基于GIS、大数据等技术，根据集团-二级公司-项目的三级管理结构，建设覆盖三级管理结构的领导办公室领导驾驶舱（数据统计分析中心） 、综合监控指挥中心的可视化数据大屏幕和各职能部门调度席的协同监控看板，分类收集、分析、挖掘、钻取安全生产智能平台自身数据等相关智能系统的协同数据，支持各种工作场景下的数字、动态、可视化、差异化的分级监督和准确决策。
本课程的目标是学习如何在商业环境中使用可视化工具进行数据解释。通过不同应用领域有趣的可视化例子，学院将探索如何组织和从大量数据中获得意义。学生将学习数据可视化方法的概念、方法和应用。学生还将学习可视化工具，从基于GUI的Tableau软件到R和python中更先进的可编程可视化软件包。他们将被指导创建引人入胜和互动的可视化，并体验虚拟现实应用。学生将应用这些概念和技能来设计最终的项目。
事实并非如此，因为开发人员很快就发现了， NoSQL 它看起来很完美，但执行起来并不那么容易：每一个 NoSQL 数据库提供了自己独特的查询语言，学习成本高，难以大规模合作；更难将这些数据库连接到应用程序，导致大量脆弱的glue code(即胶码，又称粘合码，用途是粘合可能不兼容的代码)；缺乏第三方生态系统，要求公司开发自己的运营和可视化工具。
二是技术驱动。数据治理本质上是管理与技术的结合。因此，在银行数据治理的创新和优化中，不仅要充分关注数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全和数据共享服务等各个细分领域，还要将数据治理与新技术应用广泛融合，体现在数据治理与应用的全过程中。充分发挥新技术带来的“正效应”。例如，该计划强调以关键核心技术为突破点，提出了一系列新的前沿技术，包括场景感知、数据多源比较、数据可视化、数字双胞胎、匿迹查询、去标记化、可信执行环境等。例如，该计划强调以关键核心技术为突破点，提出了一系列新的前沿技术，包括场景感知、数据多源比较、数据可视化、数字双胞胎、隐藏查询、去标记化、可信执行环境等。银行数据管理的过程是合理利用新技术，全面促进大数据时代数据、技术和业务功能的有效整合。