大數據可視化是什么
大數據可視化是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行各種交互處理的理論、方法和技術。將數據直觀地展現出來，以幫助人們理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，更多的為態勢監控和綜合決策服務。數據可視化是大數據生態鏈的最后一公里，也是用戶最直接感知數據的環節。
數據可視化系統并不是為了展示用戶的已知的數據之間的規律，而是為了幫助用戶通過認知數據，有新的發現，發現這些數據所反映的實質。
大數據可視化的步驟
大數據可視化的實施是一系列數據的轉換過程。我們有原始數據，通過對原始數據進行標準化、結構化的處理，把它們整理成數據表。將這些數值轉換成視覺結構，通過視覺的方式把它表現出來。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩，數值轉換成大小。將視覺結構進行組合，把它轉換成圖形傳遞給用戶，用戶通過人機交互的方式進行反向轉換，去更好地了解數據背后有什么問題和規律。
從技術上來說，大數據可視化的實施步驟主要有四項：明確需求，建設數據倉庫模型，數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)，建立可視化分析場景。
1.明確需求
開始創建一個可視化項目時，第一步是明確要回答的問題，又或者試著回答下面的問題“這個可視化項目會怎樣幫助企業？”明確實施企業對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發現企業各方面的規律、用戶的需求等內容。
2.建設數據倉庫的模型
數據倉庫的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫建模除了數據庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。
3.數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)
數據抽取是指將數據倉庫需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用接口將元數據傳送到清洗和轉換階段。
4.建立可視化場景
建立可視化場景是對數據倉庫中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。
大數據可視化的未來
步入數據時代，“數據可視化”作為一種表達類型、生產類型、內容類型，愈發高頻地走進受眾視野大數據時代，傳統的顯示技術已很難達到可以完美展示出大規模、高緯度、非結構化數據層出不窮數據的需求。那么，應運而生的有哪些新的展示方式呢？首先，不得不提到的一定的是大屏了。高清大屏幕具有超大畫面、純真彩色、高亮度、高分辨率等顯示優勢, 結合數據實時渲染技術、GIS空間數據可視化技術，實現數據實時圖形可視化、場景化以及實時交互，讓使用者更加方便地進行數據的理解和空間知識的呈現，可應用于指揮監控、視景仿真及三維交互等眾多領域.另外VR、AR、MR、全息投影…這些當下最火熱的技術也已經被應用到游戲、房地產、教育等各行各業，可以預見的是數據可視化也能與這些技術擦出有趣的火花，比如帶來更真實的感官體驗和更接近現實的交互方式，使用戶可以完全“沉浸”到數據之中。而在不遠的未來，觸覺、嗅覺甚至味覺，都可能成為我們接受數據和信息的感知方式。
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