實現大數據可視化的十個出發點分別是什么

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　　實現大數據可視化的十個出發點，需要考慮用戶、講述連貫的故事、迭代設計、個性化一切、從分析目標開始、考慮管理、對觀看者的同理心、了解業務、連接可視化、盡可能簡化，以便解決手頭的假設問題。

　　一、考慮用戶

　　管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。

　　Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。另外，表單可確定呈現分析的形狀：例如，是否使用線條或條形圖來呈現某些類型的信息。 Gastineau稱，對象的放置與對象本身一樣重要，有利于有效的溝通。

　　二、講述連貫的故事

　　與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀表板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh Abhyankar說：“儀表板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。”儀表板的設計將成為推動部署的因素。

　　三、迭代設計

　　應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。

　　從你的受眾征求并獲取反饋意見可改善體驗。谷歌云端數據工作室首席產品經理Nick Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見并進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助于目標受眾。

　　四、個性化一切

　　應確保儀表板向最終用戶顯示個性化信息，并確保其相關性。并且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，并為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的交互式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。員工還可直觀地訪問、可視化和共享包含實時動態數據的報告。

　　五、從分析目標開始

　　應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：“人們通常會采用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然后試圖使其數據相匹配。”對于大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

　　六、考慮管理

　　這里可能需要花時間和精力，但重要的是最終用戶信任數據。從技術、流程和人員角度獲取所有需要的幫助，以確保數據經過審查以及準確性。

　　七、對觀看者的同理心

　　每種情況都會采用不同的可視化方法。例如，許多數據可視化專家明確禁止使用餅圖，因為人眼和頭腦可以更容易地測量長度或位置之間的差異，而很難識別角度差異。而將餅圖變成條形圖后，不同部分的差異性變得不那么明顯，識別某些小部分也更難。在這里可考慮雙層圓環圖，這相當于去除中間區域的餅圖，可快速顯示75%、20%和5%等模式。

　　八、了解業務

　　花時間與業務用戶溝通，了解他們希望從大數據產品的可視化中實現什么，以及他們需要哪些數據來提供所需的見解。如有必要，可購買工具或技術來分析和轉換這些數據。技術咨詢公司Brillio的數據和分析主管Naresh Agarwal稱：“在大數據領域，我們面對的是海量數據，因此，讓用戶可從這種數據規模中獲益非常重要。

　　同時，了解業務趨勢非常重要，這可幫助用戶采用最新的指標和分析來推動更好的業務決策。在構思不同的儀表板時，應始終考慮最終用戶。管理層、分析師、IT和業務用戶將從不同類型的可視化分析探索中獲取價值。

　　九、 連接可視化

　　確保儀表板的不同可視化已經連接，并可迅速鏈接以展示完整視圖。商業智能軟件提供商Kyvos Insights的技術架構師Pratik Jain舉例說，如果您正在分析按位置銷售摘要報告，你還應該能夠進行逐年分析或比較不同產品的銷售情況。

　　應確保大數據的可視化可實時更新和查詢。供應鏈軟件提供商OpenText的高級分析產品營銷經理Zachary Jarvinen表示，靜態顯示或沒有基礎數據來源的顯示將無法幫助企業分析快速變化的大數據流。

　　十、盡可能簡化

　　大多數領先的大數據可視化工具的功能都非常豐富，這通常會導致分析師構建密集且過于復雜的可視化，而這可能使得難以收集可行的見解。 Bajaj說，優秀的分析師應盡可能簡化可視化，以便解決手頭的假設問題。然后，分析師應盡早與利益相關者溝通，以確保最終產品不是徒有炫酷外表但不能直接滿足利益相關者需求的產品。

　　大多數人仍然對大數據持懷疑態度，只有少數公司愿意投入大量資源。由于互聯網和智能手機的出現，大量收集用戶行為數據成為可能。這使得許多互聯網和在線營銷公司獲得了先發優勢。深度學習大數據的出現以及視頻和語言識別的廣泛應用，極大地推動了大數據技術在金融技術、醫療保健、智慧城市等領域的應用。，數據成為尋求創新的公司和政府的關鍵資源，但對數據安全和客戶隱私的擔憂開始浮出水面。

　　數據治理變得至關重要。同時，在這個階段數據源的復雜性使得人們認識到，為了保持數據的更新和高質量，需要適當的管理系統和對數據中間層技術的大量投資數據技術和人工智能的負面影響成為人們關注的焦點。潛在的失業和不公平競爭是可能需要解決的一些問題。

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