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2017大数据与数据可视化发展趋势
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2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些?
2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为&大数据元年&。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些?
Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测：
　1.大数据的扩散
大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。
2.使用大数据改善客户体验
使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。
　3.更广泛地采用Hadoop
Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。
　4.预测分析
一方面，精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面，快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险，提高运营绩效。
5.基于云的数据分析
将数据分析迁移上云，加速了新功能的采用，将数据转变为行动。另外，数据分析迁移上云，降低了维护和操作的成本。
　6.趋向于信息学和数据价值的识别
利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。
　7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能
网络上曾流传着这样一句话：&大数据技术是三分虚拟化技术、七分分布式管理、十二分大数据&。数据虚拟化解锁了大数据的隐藏内容。图形数据虚拟化允许企业即时检索和操作数据，无论数据是否格式化、放置在何处。
8.物联网、云、大数据和网络安全的融合
数据管理技术的融合包括数据质量，数据准备，数据分析，数据集成等。随着技智能设备在我们生活中占据的重要性越来越大，互联网络和机器学习变得越来越重要，所以保护这些资产免受网络安全的威胁也应该提上日程了。
9.优化数字渠道，实现全渠道体验
在传统渠道和数字渠道之间维持一定的平衡，为每个客户提供统一优质的服务，并能够在客户的首选渠道中第一时间与客户联系，同时不断寻求创新的方法来增强跨渠道的CX，以期获得竞争优势。
10.通过数据自助服务来提升效率
自助服务数据准备工具为企业节约了时间和成本，并且能够访问多种数据源，结构化、半结构化或非结构化的数据。自助服务功能的引入为用户提供了权利，从而减少了企业对于开发团队的依赖，提高了运营效率。
在上述趋势预测中我们可以获取到一个关键信息：利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。易网数通专注于数据可视化技术与解决方案实施，在多年来的客户服务中也发现了一个需求趋势&&数据可视化不仅仅是可见，更要求可控。最新的大数据可视化趋势包括以下三点：
趋势一、多视图整合，探索不同维度的数据关系
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。
趋势二、所有数据视图交互联动
将数据图片转化为数据查询，每一项数据在不同维度指标下交互联动，展示数据在不同角度的走势、比例、关系，帮助使用者识别趋势，发现数据背后的知识与规律。除了原有的饼状图、柱形图、热图、地理信息图等数据展现方式，还可以通过图像的颜色、亮度、大小、形状、运动趋势等多种方式在一系列图形中对数据进行分析，帮助用户通过交互，挖掘数据之间的关联。并支持数据的上钻下探、多维并行分析，利用数据推动决策。
趋势三、强大的大屏展示功能
支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏等大屏展示功能，可实现高达上万分辨率的超清输出，并且具备优异的显示加速性能，支持触控交互，满足用户的不同展示需求。可以将同一主题下的多种形式的数据综合展现在同一个或分别展示在几个高分辨率界面之内，实现多种数据的同步跟踪、切换;同时提供大屏幕触控屏，作为大屏监控内容的中控台，通过简单的触控操作即可实现大屏展现内容的查询、缩放、切换，全方位展示企业信息化水准。
有洞察力的数据可视化分析工具
有洞察力的数据可视化分析工具可以更好助力企业IT管理、资产管理等，如易网数通企业可视化管理平台所包含的多个通用可视化工具组件，可以方便的为客户提供多种组合服务，更好的展示仿真可视化系统、搭建虚拟、基于VDC实现集中可视化管理、三维可视化、直觉化交互操作、资产可视化管理、配线可视化管理、动力环境可视化管理、安防可视化管理、IT系统可视化管理、巡检可视化管理、统计报表、展示管理等强大功能。
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美丽的数据：数据可视化与信息可视化怎么搞？
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评论: |来自: 大数据邦
摘要: 我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。本文梳理了可视化相关内容，并且根据数据平台组同仁们在可视化项目过程中使用经验，总结一些 ...
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。本文梳理了可视化相关内容，并且根据数据平台组同仁们在可视化项目过程中使用经验，总结一些可视化使用注意事项，与大家分享。数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。数据可视化的图表类型简介数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的适用场景，以及使用的优势和劣势。1.柱状图适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。2.折线图适用场景: 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。优势：容易反应出数据变化的趋势。3.饼图适用场景：适用简单的占比图，在不要求数据精细的情况下可以适用。劣势：饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。4.漏斗图适用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。优势:能够直观地发现和说明问题所在。在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。5.地图适用场景：适用于有空间位置的数据集。优劣势：特殊状况下使用。6.雷达图适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。劣势：需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。数据可视化使用小贴士1.饼图顺序不当（最好的做法是将份额最大的那部分放在12点方向，顺时针放置第二大份额的部分，以此类推。）2.在线状图中使用虚线（虚线会让人分心，用实线搭配合适的颜色更容易区分。）3.数据被遮盖（确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。）4. 耗费用户更多的精力（通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。）5.柱状过宽或过窄（经过调研，柱子的间隔最好调整为宽的1/2。）6．数据对比困难（选择合适的图表，让数据对比更明显直接。上图的数据作用是为了比较，显然，柱状图比饼图在视觉上更易于比较。）　　　7.错误呈现数据（确保任何呈现都是准确的，比如，上图气泡图的面积大小应该跟数值一样。）8.不要过分设计（清楚标明各个图形表示的数据，避免用与主要数据不相关的颜色，形状干扰视觉。）　　　9. 数据没有很好归类，没有重点区分（将同类数据归类，简化色彩，帮助用户更快理解数据。上图的第一张没有属于同类型手机中不同系统进行颜色上的归类，从而减少了比较的作用。下图就通过蓝色系很好的把iPhone,Android,WP版归为一类，很好的与iPad版，其他比较。）10.误导用户的图表（要客观反映真实数据，纵坐标不能被截断，否则视觉感受和实际数据相差很大。左图的数据起始点被截断从50开始。）信息可视化案例信息可视化囊括了数据可视化，信息图形，知识可视化，科学可视化，以及视觉设计方面的所有发展与进步。下面是信息可视化的案例分享。系网——基于60000封电子邮件存档数据，用不同颜色深度的线条呈现了地址簿中用户和个体之间的关系，比如回复、发送、抄送。)（上图通过数据化的比较，用变形的柱状图等图形，形象的展示了不同国家老师的收入水平，社会包括学生和公众对其的尊重度。）如何制作信息可视化？第一步：确定表意正确明确信息图表达内容，确定最主要的表现内容。第二步：优化展现形式内容正确还不够，还要易懂。我们需要在这个步骤里寻找信息图最优表现形式，让读者 一目了然，降低理解难度。第三步：探索视觉风格在探索视觉风格时要注意抓大放小，先定下来最主要模块的风格，再做延展。第四步：完善细节视觉风格确定后，可根据需要添加、完善细节。第五步：风格延展“一致”的视觉设定有助于用户理解，也能更好的提升品牌形象。所以主风格确定后，我们需要把它延展到其它有需要的页面上。以上是分享了数据可视化和信息可视化相关内容，不过信息可视化和数据可视化是两个容易混淆的概念，基于数据生成的数据可视化和信息可视化这两者在现实应用中非常接近，并且有时能够互相替换使用。但是这两者其实是不同的，数据可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息可视化是指为某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在那个数据中。信息可视化的代表特征：具体化的，自解释性的和独立的。为了满足这些特征，这个图是需要手工定制的。 并没有任何一个可视化程序能够基于任一数据生成这样具体化的图片并在上面标注所有的解释性文字。数据可视化则是普适的，比如平行坐标图并不因为数据的不同而改变自己的可视化设计。可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上，并且通过可视化结果图像理解新数据，与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据，而普适性的数据可视化技术本身并没有解释数据的功能。
刚表态过的朋友 ()
上一篇：下一篇：透过现象看本质：如何真正实现数据可视化？
发表于 10:04|
作者唐小引
摘要：大数据和云服务很火，但说到底，其最终目的还是将信息呈现给客户。在CMDN俱乐部第28期活动中，ThoughtWorks前端工程师陈显军从数据可视化谈起，详解数据可视化设计流程、原则、工具，以及如何避免一些常见的陷阱。
大数据所蕴含的能量最终如何有效地传递给用户，这不仅需要借助最新的前端技术，也对用户体验设计提出了另外一个层面的要求。在CMDN俱乐部第28期活动中，ThoughtWorks前端工程师陈显军从数据可视化谈起，详解数据可视化设计需要注意的流程、原则，以及如何避免一些常见的陷阱。图：ThoughtWorks前端工程师 陈显军以下为ThoughtWorks前端工程师 陈显军的演讲实录：最近几年，大数据和云服务，很火。我们在谈论大数据时，往往会谈到数据挖掘、数据分析，但实际上还有很重要的一块，因为所有数据的分析、挖掘，其最终目的都是将信息呈现给客户。所以我觉得可视化这一块，是最终面对客户的，最终是让用户可以体验到你所有的设计，但背后的数据，用户看不到。数据可视化，一步一步来数据可视化包含许多步骤，在此我简单地罗列一下（如下图所示），比如说可能做数据搜集、爬数据，或者到不同的业务部门进行搜集，然后对这些数据进行处理，进行数据过滤，相当于数据的预先处理。再接下来就是数据挖掘、分析，从大量的数据当中找出有用信息。图：数据可视化流程在数据挖掘、分析出来之后，如果呈现一串数据或者一个表格，这样很难吸引人，也很难打动客户。因此，对于客户而言，应该直接接触到Represent（表现）、Refine（改善）、Interact（交互）三个阶段。将数据进行可视化的展现，让数据生动起来，这就是数据可视化的一个比较简单但非常重要的流程。说到可视化的展现，通常对于任何一门技术或行业来说，就是提炼出一个最基础的东西，提炼数据在本质上是有原则的，不是说我们可能觉得可视化，就自己通过想象去展现。数据可视化，怎么个可视法？从图形基本元素说起，怎么选择？图形基本元素众多，长短、倾斜度可体现数据变化，图形大小、明暗度、色彩、形状等都可进行可视化展现。通过高矮可以区分数量大小，通过颜色可以区分类别。要想将最重要的信息传递给用户，相应的坐标图、说明文字、分类都是非常重要的。在互联网上有着各式各样的图形，但为什么最基础的图形最常见？因为它的表达方式最为准确，也最为直观，用户很容易可以理解它要表达的内容。比如Map，可以通过不同的颜色来区分人口的密集度。还有Wordle，在早期博客上就有，某个词出现次数越多，字号就越大。怎么组合？怎么展现？我们开始说了最基本的图形，那么该如何去选择这些图形元素进行组合、展现？我在组合时经常会犯下一些错误，但这些错误你很难会发现。图：分类不过5就拿饼状图来说吧，我为了简单一点，把文字全部去掉，只留下个光秃秃的饼状图，因此，要进行区分就需要根据颜色来。但一旦分类超过某一个量，用户就很难区分哪一个多哪一个少，哪怕你加了标签和说明。饼状图表达方式非常准确，但如果分类过多的话，就应该考虑使用其他的表达方式。数据可视化展现涉及到哪些工具？数据可视化工具实际上分为三类，第一类是纯粹从设计角度去考虑。比如我们要对设计师做信息化的展现，我们就画一个图，不需要精确的比例，也不需要背后有很明确的数据来支持。还有一种是单独的工具，包括给设计师、程序员用的工具。此外，还有一种是完全通过程序的手段去生成图像。实现数据可视化比较专业的工具：Adobe IllustratorMicrosoft Office ExcelTableau：D3.js是一个JavaScript库，用于处理基于数据的文档。D3.js能够帮助开发者使用HTML/CSS/SVG处理日常生活中的数据。图：——可用于常见的数据挖掘分析，并将结果以可视化方式展现通常，我们有两种做法，一种即是数据可视化，另一种则叫做信息可视化。数据可视化基于数据本身，更注重背后的数据支持；信息可视化基于设计，譬如在一幅地图上展现“哪个区域人口密度最大”，不一定标识具体的人口数量，也不一定精确到小数点。如果做数据可视化展现的话，可以去“纽约时报”（点击查看纽约时报可视化图表）等网站上看看，因为在数据的分析和展现方面，纽约时报在业界已经做得非常成熟了。讲了这么多，主要是我们怎么去实现数据可视化，但真正做数据可视化的目的是什么？是为了告诉用户他们最终需要知道的信息。实际上，我们做数据可视化的目的就是讲故事，将隐藏在数据背后的、特别重要的信息以讲故事的方式分享给用户。（文/唐小引 责编/张宁）欢迎加入，关注微博，共同交流探讨移动开发技术，畅聊移动开发前景。
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&&ActiveReports 中提供了丰富的数据可视化解决方案,用户可以将数据以图像化的方式进行显示,让报表数据更加形象生动且易于理解。
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