亿信ABI

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亿信华辰深耕商业智能十多年,
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

全析大数据可视化及未来趋势

时间:2019-01-21来源:亿信华辰浏览数:871

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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