在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在。

大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。大数据可视化是大数据产业链中的基础支撑产业，在大数据行业中，数据可视化起到的作用是更好的分享和传达数据信息，更多的服务于态势监控和综合决策，是技术和艺术充分结合的领域。大数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。

数据可视化的七大趋势：https://www.toutiao.com/i6619141142829072900/

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大数据可视化市场增长迅猛，2017年市场规模达12.7亿元

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实时的业务看板和探索式的商业智能是目前数据可视化最常见的两个应用场景。

对于企业而言，传统的商业智能产品或报表工具部署周期很长，从设计、研发、部署到交付，往往需要数月甚至更长的时间，IT部门也需要为此付出很大精力；对于决策者而言，想要了解业务发展，不得不等待每周或每月的分析报告，这意味决策周期将更加漫长。

在商业环境快速变化的今天，每周或每月的分析报告显然无法满足企业快节奏的决策需求，企业负责人首先需要的是实时的业务看板。

DataHunter创始人程凯征表示，实时业务看板，意味着可视化图表会随着业务数据的实时更新而变化。一方面，这使得企业决策者可以第一时间了解业务的运营状态，及时发现问题并调整策略；另一方面，实时的数据更新也大大提高了分析人员的工作效率，省去了很多重复式的数据准备工作。

实时业务看板满足了数据呈现，想要进行深入的数据分析，企业负责人还需要探索式的商业智能。

由于大数据在国外落地较早，且数据基础更好，所以探索式分析在国外已成为主流。在Gartner 2017 BI（商业智能）魔力象限报告中也可以看出，传统的BI厂商已从领导者象限出局，自助探索式分析将成为趋势。而目前，国内企业仍然以验证式分析为主。

验证式分析是一种自上而下的模式。即企业决策者设定业务指标，提出分析需求，分析人员再根据相关需求进行报表定制。这种模式必须先有想法，之后再通过业务数据进行验证。所以验证式分析对数据质量要求很高，如果数据本身出现问题，那么即便通过科学的数据建模进行分析，结果也肯定是错误的。

相比于验证式分析，探索式分析对数据质量要求相对较低，同时也不需要复杂的数据建模。“探索式分析的意义在于，它允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的可视化图表进行查看和分析。”

数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示。其具备显示行业数据高维、多态、多场景、动态性的特点，实现海量数据的呈现及数据分析。

数据可视化与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户使用起来更像是通过对数据进行可视化的应用学习和数据挖掘。

通过数据可视化可以帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。下面是 图扑软件（Hightopo）的数据可视化案例分享图。

智慧楼宇数据可视化 _ 图扑软件

案例预览地址：https://www.hightopo.com/index.html

对于发展趋势的话，随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G 网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。

自助式探索式数据可视化分析是大的发展方向

DataViz数据可视化分析工具是在线数据分析软件(BI)，无需数据分析师和IT人员的帮助，业务人员只需通过拖拽式操作即可完成数据可视化分析工作。支持拖拽数据集中维度和度量即可自动实现可视化展现以及数据透视功能，支持数十种图表自由切换。支持连接各种业务数据库如Oracle、 MySQL、 SQL Server等、文本数据源如Excel、 Csv等。可以访问东软平台云(https://cloud.neusoft.com)直接注册访问。