大数据可视化及发展趋势
大数据可视化是什么
数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。
数据可视化要根据数据的特性，如：时间信息和空间信息等，找到合适的可视化方式，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，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。
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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。
大数据可视化的基本概念
1) 数据空间：由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。
2) 数据开发：利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。
3) 数据分析：对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而可以多角度多侧面的观察数据。
4) 数据可视化：将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。
大数据可视化的实施
数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。
大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程，如下图所示：
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(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等)，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：需求分析-->建设数据仓库/数据集市模型-->数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)-->建立可视化分析场景。
1) 需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位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、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
2) 建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的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。维度建模的关键在于明确下面四个问题：
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哪些维度对主题分析有用?
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如何使用现有数据生成维表?
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用什么指标来"度量"主题?
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如何使用现有数据生成事实表?
3) 数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市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。
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数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。
数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
4) 建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市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/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
大数据可视化的挑战
大数据可视化面临的挑战主要指可视化分析过程中数据的呈现方式，包括可视化技术和信息可视化显示。大数据可视化的方法迎接了四个“V”的挑战，同时这也是4个机遇。
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体量(Volume)：使用数据量很大的数据集开发，并从大数据中获得意义。
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多源(Variety)：开发过程中需要尽可能多的数据源。
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高速(Velocity)：企业不用再分批处理数据，而是可以实时处理全部数据。
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质量(Value)：不仅为用户创建有吸引力的信息图和热点图，还能通过大数据获取意见，创造商业价值。
大数据可视化的发展趋势
大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来, 传统的显示技术已很难满足这样的需求。而“高分高清大屏幕拼接可视化技术”正是为解决这一问题而发展起来的, 它具有超大画面、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。
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