大数据可视化

　　畅想篇 未来 我们还可以怎样可视化

　　人们坚信大数据可视化依旧会如火如荼地发展，但在迅速发展的过程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。数据可视化不仅仅是可见，更要求可控性。

　　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，按主题或者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。

　　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。

　　强大的大屏展示功能

　　一个良好的大数据应用环境，是要从推开门那一刹那开始体验的。随着综合指挥运维中心和大屏幕的普及与常态化，越来越多的用户希望通过可视化手段提升数据使用体验。2017年，大屏可视化将继续发挥助力作用，推动大数据在各行业的应用。

　　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不同的几个高分辨率界面内，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，有效的可视化管理平台包含多个通用可视化工具组件，可以方便为客户提供多种组合服务，更好地展示仿真可视化系统、搭建虚拟数据中心、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。

　　记者手记

　　众所周知，数据是非常强大的。当然如果能够真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来。通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事，必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据才好。

　　数据可视化将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以更容易地解释趋势和统计数据。

　　对比之下，文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式中难以被发现。

　　如今，数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑以及移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

　　无论是对大数据可视化分析的追根溯源，还是从应用与工具中探索其中的奥秘，我想都无法离开对现实规律的最根本认知：避免误区就会用得更好。

　　大多数人并不关心可视化的过程中所涉及到的数据总量的多少，更多是在意数据被可视化分析后是否更接近企业应用需要的初衷。同理，显示错误的数据与显示无用的数据危害存在一致性，数据是否干净清晰对决策很关键，一处数据的错误会影响整体的分析以及决策过程。

　　很多时候由于特殊形式的表格不常见，人们在追求美化数据的过程中必然会离分析数据的真相越来越远。我们需要什么?关心什么?做到这些被要求了什么?明确这些问题或许就可以进行有效的大数据可视化分析了。

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