大数据可视化是什么
大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，更多的为态势监控和综合决策服务。数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。
数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。
大数据可视化的步骤
大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构，通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。
从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项：明确需求，建设数据仓库模型，数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)，建立可视化分析场景。
1.明确需求
开始创建一个可视化项目时，第一步是明确要回答的问题，又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业？”明确实施企业对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。
2.建设数据仓库的模型
数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
3.数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
4.建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
大数据可视化的未来
步入数据时代，“数据可视化”作为一种表达类型、生产类型、内容类型，愈发高频地走进受众视野大数据时代，传统的显示技术已很难达到可以完美展示出大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷数据的需求。那么，应运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画面、纯真彩色、高亮度、高分辨率等显示优势, 结合数据实时渲染技术、GIS空间数据可视化技术，实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现，可应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域.另外VR、AR、MR、全息投影…这些当下最火热的技术也已经被应用到游戏、房地产、教育等各行各业，可以预见的是数据可视化也能与这些技术擦出有趣的火花，比如带来更真实的感官体验和更接近现实的交互方式，使用户可以完全“沉浸”到数据之中。而在不远的未来，触觉、嗅觉甚至味觉，都可能成为我们接受数据和信息的感知方式。
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