大資料視覺化是什麼

資料視覺化起源於圖形學、計算機圖形學、人工智慧、科學視覺化以及使用者介面等領域的相互促進和發展，是當前電腦科學的一個重要研究方向，它利用計算機對抽象資訊進行直觀的表示，以利於快速檢索資訊和增強認知能力。

資料視覺化要根據資料的特性，如：時間資訊和空間資訊等，找到合適的視覺化方式，例如圖表(Chart)、圖(Diagram)和地圖(Map)等，將資料直觀地展現出來，以幫助人們理解資料，同時找出包含在海量資料中的規律或者資訊。

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資料視覺化系統並不是為了展示使用者的已知的資料之間的規律，而是為了幫助使用者通過認知資料，有新的發現，發現這些資料所反映的實質。

大資料視覺化的基本概念

1) 資料空間：由n維屬性、m個元素共同組成的資料集構成的多維資訊空間。

2) 資料開發：利用一定的工具及演算法對資料進行定量推演及計算。

3) 資料分析：對多維資料進行切片、塊、旋轉等動作剖析資料，從而可以多角度多側面的觀察資料。

4) 資料視覺化：將大型資料集中的資料通過圖形影象方式表示，並利用資料分析和開發工具發現其中未知資訊。

大資料視覺化的實施

資料視覺化是大資料生命週期管理的最後一步，也是最重要的一步。

大資料視覺化的實施是一系列資料的轉換過程，如下圖所示：

我們有原始資料，通過對原始資料進行標準化、結構化的處理，把它們整理成資料表。將這些數值轉換成視覺結構(包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等)，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使用者，使用者通過人機互動的方式進行反向轉換，去更好地瞭解資料背後有什麼問題和規律。

從技術上來說，大資料視覺化的實施步驟主要有四項：需求分析-->建設資料倉庫/資料集市模型-->資料抽取、清洗、轉換、載入(ETL)-->建立視覺化分析場景。

1) 需求分析

需求分析是大資料視覺化專案開展的前提，要描述專案背景與目的、業務目標、業務範圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對視覺化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能檢視的角度、需要發洩企業各方面的規律、使用者的需求等內容。

2) 建設資料倉庫/資料集市的模型

資料倉庫/資料集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。資料倉庫/資料集市建模除了資料庫的ER建模和關係建模，還包括專門針對資料倉庫的維度建模技術。維度建模的關鍵在於明確下面四個問題：

• 哪些維度對主題分析有用?

• 如何使用現有資料生成維表?

• 用什麼指標來"度量"主題?

• 如何使用現有資料生成事實表?

3) 資料抽取、清洗、轉換、載入(ETL)

資料抽取是指將資料倉庫/集市需要的資料從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的資料質量不同，所以要對每個資料來源建立不同的抽取程式，每個資料抽取流程都需要使用介面將元資料傳送到清洗和轉換階段。

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資料清洗的目的是保證抽取的原資料的質量符合資料倉庫/集市的要求並保持資料的一致性。

資料轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原資料進行計算和放大。資料載入是按照資料倉庫/集市模型中各個實體之間的關係將資料載入到目標表中。

4) 建立視覺化場景

建立視覺化場景是對資料倉庫/集市中的資料進行分析處理的成果，使用者能夠藉此從多個角度檢視企業/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資料，從而作出更精準的預測和判斷。

大資料視覺化的挑戰

大資料視覺化面臨的挑戰主要指視覺化分析過程中資料的呈現方式，包括視覺化技術和資訊視覺化顯示。大資料視覺化的方法迎接了四個“V”的挑戰，同時這也是4個機遇。

• 體量(Volume)：使用資料量很大的資料集開發，並從大資料中獲得意義。

• 多源(Variety)：開發過程中需要儘可能多的資料來源。

• 高速(Velocity)：企業不用再分批處理資料，而是可以實時處理全部資料。

• 質量(Value)：不僅為使用者建立有吸引力的資訊圖和熱點圖，還能通過大資料獲取意見，創造商業價值。

   

大資料視覺化的發展趨勢

大資料時代，大規模、高緯度、非結構化資料層出不窮，要將這樣的資料以視覺化形式完美的展示出來, 傳統的顯示技術已很難滿足這樣的需求。而“高分高清大螢幕拼接視覺化技術”正是為解決這一問題而發展起來的, 它具有超大畫面、純真彩色、高亮度、高解析度等顯示優勢, 結合資料實時渲染技術、GIS空間資料視覺化技術，實現資料實時圖形視覺化、場景化以及實時互動，讓使用者更加方便地進行資料的理解和空間知識的呈現，可應用於指揮監控、視景模擬及三維互動等眾多領域。

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