毫無疑問，大量非結構化數據的收集和分析已經是一個巨大的突破。人們需要了解數據可視化及其在大數據應用中的作用。
如果沒有將人們所尋找的東西提供形象化的機會，那么數據是無用的。企業面臨的挑戰是如何從數據中提取價值，要做到這一點，就必須擁有最好的可視化工具。隨著時間的推移，人工智能和深度學習模型確實將有助于處理這些海量數據(事實上某些領域已經在這樣做)。然而，總會有一個決定性的人為因素，至少在幾十年內是這樣。
什么是數據可視化?
數據可視化在短期內將變得越來越重要。數據可視化是一個概念，它描述了通過將數據置于可視化場景中來幫助人們理解數據重要性的努力。在基于文本的數據中可能不被注意到的模式、趨勢和相關性可以通過數據可視化軟件更容易地暴露和識別。
由于其巨大的好處，數據可視化正變得越來越流行。預計到2026年，全球各地的企業將在數據可視化服務上投入近49億美元。
這對于消除存儲數據和企業中每個員工使用數據之間的障礙是非常重要的。數據可視化對于更成功地推動高層決策至關重要。大數據分析具有巨大的潛力，可以幫助企業做出決策，并為企業未來的發展定位。
如果沒有合適的可視化工具，數據分析幾乎沒有用處。那么它給企業帶來了什么好處?
在大數據、網絡、云計算以及數據量和多樣性爆炸式增長的時代，企業無法存儲和復制業務所需的所有信息。
數據可視化是一種技術，它允許組合來自不同數據源的信息，并將其轉換為單個可視數據源，不同應用程序可以實時訪問該數據源。
通過這種方式，可以利用任何類型和任何來源的所有數據的業務價值。它還生成集成和標準化的數據服務，幫助企業從數據中獲得更敏捷的性能，而無需持續復制。
為什么數據可視化是成本最低和速度最快的選擇?
在需要進行IT更改時，將相同的數據物理地移動和存儲在不同的存儲庫中會增加成本并減慢流程。數據可視化允許從單個點訪問它們，只在嚴格必要時復制它們。
在哪些項目或用例中數據可視化是理想的?
數據可視化在任何需要以下功能的情況下都是理想的：
•來自不同數據源的信息。
•實時信息。
•靈活的需求和快速的部署時間。
•多渠道發布數據服務。
敏捷商業智能和報告、單一客戶視圖、數據服務、Web和云計算集成是數據可視化為傳統解決方案提供可行和更有效的替代方案的場景。
數據可視化支持Web數據集成嗎?
Web本質上是龐大的、動態的、異構的信息源，也是增長最快的信息源。數據可視化可以包括Web處理自動化工具和語義工具，這些工具可以方便可靠地從Web中提取信息，并將其與企業信息結合起來，產生即時結果。
數據可視化如何管理數據質量需求?
數據可視化包括基于規則并可擴展到特定第三方產品的集成、轉換和豐富信息的功能。它可以控制從中提取數據的源的更改，并包括數據沿襲功能。
如何優化數據可視化性能?
最好的數據可視化平臺采用性能優化技術，如智能緩存、任務調度、資源委派、查詢優化、異步和并行執行等，以在要求苛刻的環境中實現可擴展的性能。
數據聯合工具與數據可視化工具有什么不同?
可視化超越了查詢聯合。一些解決方案提供對任何類型的源和信息的讀寫訪問、高級集成、安全功能和元數據管理，幫助實現實時、緩存或批處理模式下的可視和高性能數據服務。
數據可視化如何補充數據倉庫和SOA體系結構?
數據可視化可以用作數據倉庫和其他數據遷移解決方案的擴展，聯合多個數據源來創建可視化數據集市。數據可視化與企業服務總線(ESB集成，支持在面向服務架構(SOA)實現中實時部署數據服務。
數據可視化的成本和投資回報率(ROI)是什么?
標準數據可視化項目的投資可以在6個月內就可以收回，其成本是數據復制解決方案或定制開發的三分之一。投資回報率是通過節省硬件、軟件、存儲、開發和維護成本來實現的。
數據可視化如何使企業受益?
•最大限度地提高客戶互動?？蛻舴帐谴髷祿玫淖畲笫芤嬲咧?。擁有可視化工具對企業如何服務他們的客戶和解決他們的問題有積極的影響，并使它有可能發現趨勢和發展策略，更好地聯系這些客戶和潛在客戶。
•改進操作流程。通過對數據的研究和分析，可以提高流程的自動化程度，優化銷售策略，提高業務效率。
•對未來事件的預測。預測分析是大數據分析的一個領域，它有助于識別趨勢、異常和事件集群，所有這些都可以預測影響業務的未來趨勢。
•規范的分析。這類分析的主要目的是制定應對預期未來挑戰的行動。它是預測分析之后的下一個階段，可以幫助管理人員了解問題的潛在原因，并找到可能的最佳行動方案。
企業可以使用許多工具來改進數據可視化。從用于制作各級信息圖的Infogram等應用程序，到允許組織員工創建和共享數據的基于人工智能的Domo等其他應用程序，所有這些都在更有效地利用數據和改進決策方面具有巨大的實際用途。
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