在大數據可視化這個概念沒出現之前，其實人們對于數據可視化的應用便已經很廣泛了，大到人口數據，小到學生成績統計，都可通過可視化展現，探索其中規律。如今信息可以用多種方法來進行可視化，每種可視化方法都有著不同的側重點。在大數據時代，當你打算處理數據時，首先要明確并理解的一點是：你打算通過數據向用戶講述怎樣的故事，數據可視化之后又在表達什么？通過這些數據，能為你后續的工作提供哪些指導，是否能幫讀者正確地抓住重點，了解行業動態？了解這一點之后，你便能選擇合理的數據可視化方法，高效傳達數據，你的數據才是有價值的數據。那究竟該如何做好數據可視化？
一、什么是大數據可視化
這是一個復合概念，包含大數據+數據可視化兩個方面。大數據指的是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有高度多樣性（即數據種類、來源、形式的多樣化）、大體量和高速性（數據增速快且具有時效性，需要高規格的處理和響應速度）這三個特點。
作為極具研究價值的大數據資源，要想讓品牌決策者能夠快、準、狠地汲取其精華，還需要數據可視化進行加工和精準化，從而為決策提供良好的數據背書，提高決策效率和準確性。數據可視化是以圖形圖表的形式將原始的信息和數據表示出來。通過使用圖表，圖形和地圖等可視元素，數據可視化可以提供一種便于觀察和理解數據內在的異常值、趨勢、規律甚至是模式的手法。因此總的來說，大數據可視化就是通過對大數據進行獲取、清洗、分析，將所示分析結果通過圖形、圖標等形式展示出來的一個過程。
二、大數據可視化的價值
1、立體數據動態出現
經過大數據的動態出現，智能剖析，運用互聯網對數據實時監控，使得展現的作用動態演繹在面前。
2、快速建立部署
使用豐厚強壯的功能，快速建立前端剖析界面和剖析流程，縮短使用運營周期，降低企業本錢。
3、支撐移動端數據
數據展現渠道的適應性強壯，滿足與后臺的無縫對接，移動端豐厚展現，愈加便捷的把握數據改變趨勢。
4、靈敏搭配提高費效比
輕量級解決方案完成靈敏的大數據可視化，數據展現，數據融合，靈敏高效的滿足所需。
三、大數據可視化的實施
1、需求分析
需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位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、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。
2、建設數據倉庫/數據集市的模型
數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了數據庫的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。維度建模的關鍵在于明確下面四個問題：1）哪些維度對主題分析有用；2）如何使用現有數據生成維表；
3）用什么指標來"度量"主題；4）如何使用現有數據生成事實表。
3、數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)
數據抽取是指將數據倉庫/集市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。數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求并保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據加載是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據加載到目標表中。
4、建立可視化場景
建立可視化場景是對數據倉庫/集市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/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。
