数据可视化是信息和数据的图形化表示。通过使用图表、图形和地图等可视化元素，数据可视化工具提供了一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势、异常值和模式。

在大数据世界中，数据可视化工具和技术对于分析大量信息和做出数据驱动的决策至关重要。大数据就在这里，我们需要知道它在说什么

随着“大数据时代”进入高潮，可视化是理解每天生成的数万亿行数据的一个越来越关键的工具。数据可视化通过将数据整理成易于理解的形式，突出显示趋势和异常值，帮助讲述故事。良好的可视化可以讲述一个故事，消除数据中的噪音并突出显示有用的信息。然而，这不仅仅是简单地修饰一个图表使它看起来更好，或者在一个信息图表的“信息”部分打耳光。有效的数据可视化是形式和功能之间的微妙平衡。最简单的图表可能太枯燥，无法引起任何注意，也可能使它成为有力的论点；最令人震惊的视觉效果可能完全无法传达正确的信息，或者它可能会说得很清楚。数据和视觉效果需要协同工作，将出色的分析与出色的故事讲述相结合是一门艺术。

为什么数据可视化对任何职业都很重要

很难想象有哪一个专业行业不受益于让数据更容易理解。每一个STEM领域都得益于对数据的理解，政府、金融、营销、历史、消费品、服务业、教育、体育等领域也是如此。虽然我们总是对数据可视化充满诗意（毕竟你在Tableau网站上），但不可否认的是，有一些实际的应用程序。而且，由于可视化是如此丰富，它也是最有用的专业技能之一。无论是在仪表板还是幻灯片中，你越能直观地表达你的观点，你就越能充分利用这些信息。公民数据科学家的概念正在兴起。技能集正在发生变化，以适应数据驱动的世界。对于专业人员来说，能够使用数据做出决策，并使用视觉效果讲述数据何时通知谁、什么、何时、何地以及如何通知的故事，这一点越来越重要。虽然传统的教育通常在创造性的讲故事和技术分析之间划出一条独特的界限，但现代职业世界也重视那些能够跨越两者的人：数据可视化正处于分析和视觉故事的中间。

大数据可视化让人想起了一句老话：“一张图片胜过千言万语”。这是因为图像通常比文字更快速、更有效地传达“正在发生的事情”。大数据可视化技术利用了这一事实：它们都是通过以图形或图形格式呈现数据来将数据转化为图片。这使得决策者可以轻松地一眼就获取大量数据，以“看到”正在发生的事情以及数据要说的内容。

什么是大数据可视化？

大数据可视化涉及以图形格式呈现几乎任何类型的数据，使其易于理解和解释。但它远远超出了典型的企业图、直方图和饼图，而是更复杂的表示形式，如热图和发热图，使决策者能够探索数据集，以确定相关性或意外模式。

大数据可视化的一个定义特征是规模。今天的企业收集和存储大量的数据，这些数据需要数年的时间才能让人阅读，更不用说理解了。但是研究人员已经确定，人类视网膜能够以每秒10兆比特的速度向大脑传输数据。大数据可视化依赖于强大的计算机系统来接收原始企业数据，并对其进行处理以生成图形表示，从而使人类能够在几秒钟内接收和理解大量数据。

大数据可视化的重要性

世界各地的公司创造的数据量每年都在增长，多亏了物联网等创新技术，这一增长势头丝毫没有减弱的迹象。企业面临的问题是，只有从中提取有价值的见解并采取行动，这些数据才有用。

要做到这一点，决策者需要能够近实时地访问、评估、理解和处理数据，而大数据可视化有望实现这一点。大数据可视化不是决策者分析数据的唯一方式，但大数据可视化技术提供了一种快速有效的方式：

查看大量数据–以图形形式呈现的数据使决策者能够非常快速地接收大量数据并理解其含义–远比仔细阅读电子表格或分析数字表格快得多。

点趋势——时间序列数据通常捕获趋势，但发现隐藏在数据中的趋势是出了名的困难——特别是在数据来源多样且数据量大的情况下。但使用适当的大数据可视化技术可以很容易地发现这些趋势，从商业角度来说，早期发现的趋势是一个可以采取行动的机会。

识别相关性和意外关系——大数据可视化的巨大优势之一是让用户能够探索数据集——不是找到特定问题的答案，而是发现数据可以揭示哪些意外的见解。这可以通过添加或删除数据集、更改比例、删除异常值和更改可视化类型来实现。识别数据中以前未曾预料到的模式和关系可以为企业提供巨大的竞争优势。

将数据呈现给他人–大数据可视化的一个经常被忽视的特点是，它提供了一种高效的方式来向他人传达它所呈现的任何见解。这是因为它能够以一种易于理解的方式非常快速地传达含义：准确地表达内部和外部业务演示中需要的内容。

成为数据驱动型企业，首先要转变观念。是时候将数据作为您的业务核心了是时候从孤立的、专有的、回顾性的方法转向统一的、可用的、面向解决办法的模型了。

换句话说，数据（以及来自这些数据的智能）必须成为您业务的核心焦点。