数字冰雹创始人邓潇专访：2017大数据可视化的关键技术及行业应用 _数据

大数据可视化的内涵与意义
大数据可视化就是利用视觉的方式将那些巨大的、复杂的、枯燥的、潜逻辑的数据展现出来，无论通过地理空间、时间序列，还是逻辑关系等不同维度，最终使读者在短时间内理解数据背后的规律与价值。她是探讨、交流和洞察数据的最佳方式。
数据可视化改变了传统业务系统数据呈现复杂枯燥，难以理解的困境，实现了信息的有效传达，将艺术性与功能性并重，通过多样、恰当、精细的展现、交互方式，高效能的呈现出数据背后隐藏的趋势、规律和关系。
大数据可视化的关键技术
数据可视化系统是与用户直接对话、帮助用户完成决策的载体工具；一个优秀的数据可视化系统，完美体验加高颜值的外表之下，隐藏着大数据整个产业链领域的融会贯通：从数据清理集成，到数据存储整合，再到数据分析挖掘，之后进行可视化呈现，最终完成人机交互的完美体验，整个过程缺一不可。

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一、数据集成处理
原始数据来源庞杂，各式各样，可能来自传感器、业务人员操作记录、网络日志等各种不同来源；可能是结构化数据、文本数据也有可能是图像、视频等，大数据的特点决定了这些数据会存在着不一致、重复、含噪声等问题。在数据应用之前，需要通过数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等手段对这些问题进行处理，以达到可以用于数据分析的目的。
二、数据存储管理
由于大数据具备4V的特点（即、、Value和，意为数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快），仅依赖传统的结构化数据库已经无法完成相应的存储、管理任务。而需要引入键值数据库、列存数据库、图存数据库、文档型数据库等非机构化数据库数据技术，同时运用分布式、云存储等技术对数据加以存储和管理，实现海量批处理和高速流处理。
面对这样复杂的数据管理机制，则需要一个统一的数据管理平台，在应用层面对数据存储资源进行统一管理控制。

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三、数据分析、挖掘
1、多维联动分析
不止可视化数据，更要可视化观点。通过专业的统计数据分析系统设计方法，理清海量数据指标与维度，按主题、成体系呈现复杂数据背后的联系；将多个视图整合，展示同一数据在不同维度下呈现的数据背后的规律，帮助用户从不同角度分析数据、缩小答案的范围、展示数据的不同影响。具备显示结果的形象化和使用过程的互动性，便于用户及时捕捉其关注的数据信息。
包括：
多视图整合，交互联动
任意多维度分析
数据上卷下钻，多层钻取
多样的指标计算模型
可配置的
2、算法及模型嵌入
除了内置常见的统计算法，还需要针对不同行业的业务需求，嵌入行业专用的指标分析模型、仿真模型和预测模型等业务模型，运用深度学习算法等前沿科技成果，以适应行业用户的不同业务需求。
3、数据挖掘
【数字冰雹创始人邓潇专访：2017大数据可视化的关键技术及行业应用】数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。优异的数据可视化决策系统，应该具备优异的数据发现、相关性分析等功能支持，并且提供友好的交互方式和直观的可视化呈现表达手段。