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【PConline 资讯】大家现在上谷歌，搜索关键词“大数据”，对于大数据的新闻有很多很多，如果搜索图片的话则会搜出很多张由数字1和0设计组成的图片，这简单的图片内容其中正是蕴含了大数据的最基本原理。我们每个人对大数据的理解都不尽相同，大数据具有4V理念，所谓的4V概念，就是指大量、高速、多样和价值的缩写，这其中代表了大数据的不同象征和不同应用体现。 那么，大数据的发源究竟是什么时候，因何而起的？在目前我们能够查询到的记录当中显示，早在2003年我们人类创造了5EB的数据量的时候，数据的激增也就开始慢慢催生了大数据的发展。
发展到2011年，大数据每天的新增数据量就已经开始以指数倍猛增，与此同时，用户对于数据的使用效率、应用性和实用性方面的要求也在不断提升，大数据的服务提供商也就开始需要从多个维度向用户提供服务。
大数据发展到今天，用户已经不仅仅局限于“使用数据”这个层面了，用户对于大量数据的承载和使用需要做到了如指掌，这其中就包含了大数据可视化的技术，现在一些新的软件和新的部署技术已经慢慢让用户可以深入了解大数据集群，但是对于数据的可行性分析以及直观深入了解还是有所欠缺，所以我们说，大数据可视化进程已经进入了起步阶段，也正在准备爆发。>> 热门文章推荐： PUE接近“1”惊爆方案 揭秘数据中心优化 -- //servers.pconline.com.cn/429/4297317.html 别人有咱也得买!开学给孩子入手个云书包 -- //servers.pconline.com.cn/428/4285437.html 数据中心能效革命!Facebook完善基础架构 -- //servers.pconline.com.cn/432/4320607.html 大数据已经说滥了?数据落地哪儿那么容易 -- //servers.pconline.com.cn/426/4266578.html 更多云计算、虚拟化、大数据行业资讯和最新技术，关注PConline企业频道云计算专区： 热门产品：索尼VAIO T13 索尼VAIO T14 酷派8730 摩托罗拉XT550 联想47S61 数据可视化好处多多 对于一个对大数据完全一窍不通的人来说，让数据实现可视化无非是对使用者了解大数据最方便快捷的方法了，这样一来，大数据可以更贴近用户的使用习惯和使用需求，就像我们开车行驶在公路上，对于交通指示牌的不同颜色代表的含义了如指掌，从而可以准确到达目的地一样，在某种意义上大数据可视化也是这个道理。
恰当合适的标识可以在数据选择路径以及数据分析信息传递的时候能够减小误差，数据可视化应有适当的交互性。他们必须设计良好、易于使用、易于理解、有意义、更容易被人接受。
曾经有一位专家指出，数据可视化目前还只是停留在理论层面，随着技术的变化而改变，我们不断地开发新的工具以利用它实现跨行业应用。一些熟悉的可视化包括信息图示、控制面板，还有地图的朋友们可以更加深入的理解当今大数据可视化的现状。 不让繁琐图表重复出现！ 现在对于一些信息往往会有很多大量的图表来进行说明，图表通常是在海报或演示文稿中精心制作来传达意思，但在一定的时间内提供的实时信息还远远不够。控制面板或许是一个有用的工具，但它们往往设计的不好，同样的图表和图形重复的出现，这一点是相当烦人的。
图表的大量出现使得用户体验变得很差，用户希望看到的控制面板就像是汽车仪表盘一样，一目了然！所有信息通过仪表盘都能够简单准确的表达，更直观更精确，现在有很多用户更喜欢地图方式的大数据可视化效果，的确，就目前而言，现在地图模式的呈现形式确实用户体验不错，但是我们更要考虑到这些地理数据该如何更容易的进行处理。>> 更多云计算、虚拟化、大数据行业资讯和最新技术，关注PConline企业频道云计算专区： 没事儿看看谷歌地图 笔者平时上网搜索地图路线时，谷歌地图是首选，谷歌地图可以说是目前数据可视化集成的领头羊，谷歌地图通过多种数据可视化方法来对数据进行全套的整理并生成数据集，并且对数据集进行持续不断的更新。
并且在体验方面，还满足个人需求和查询数据的多个视图，可以跨设备使用。它还提供了一个强大的API，使它不再仅仅是个软件，而成为一个平台。它的API能够实现从基础地图功能到呈现难以穷尽的地理信息。
基于谷歌API创建的Racial Dot Map也是使用颜色编码来描绘地区分布的多样性，用户可以放大某一个特定区域来对细节进行了解和把控。数据光谱的另一端，可以看看纽约时报是怎样用视觉效果为它的报道增光加彩的。例如，一篇关于NASA的 Kepler mission，记录了超过190个被证实围绕遥远恒星运转的行星，从在行星轨道上运行的速度，到距离恒星的距离、恒星温度和星系的大小都加入了浅显易懂的可视化效果。
通过这些可视化成果，你也会开始认识到一些限制，是否要呈现出整个可以想象到的数据，或者是否需要从多个层面上理解。这些例子就像发展大数据可视化的路标。我们从这些零散的示例到更大数据集的应用中又可以获得什么，是值得我们来深思的。>> 更多云计算、虚拟化、大数据行业资讯和最新技术，关注PConline企业频道云计算专区： 挖掘大数据可视化的可行性 的确，现在大数据产业正处在刚刚起步的阶段，很多技术层面还不够完善，同样对于后端的管控方式也需要进一步加强，在软硬件层面我们需要更有力的技术和实现方式来作为支撑，使得大数据可视化成为可能，并且数据的可交互性还不能够有所降低，因为一旦交互性有所下降的话，用户端的体验就会大打折扣。
图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息，那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？我们的大数据可视化（BDV）工具需要实现功能、可更新的，而不是作为软件的部分单独存在。
用户希望看到的大数据是一个可塑性强，可视化程度高的产品，数据的可视化框架，使我们能够利用大数据的千变万化的特点来进行灵活的部署。有些人可能觉得大数据很虚无缥缈，的确，大数据在某些层面确实有点含糊不清，但是正是因为这种特性，我们才更要提供并且找到大数据与用户与我们之间的紧密联系的工具，增强大数据的可用性以及操控性。 编辑的话 大数据时代，提供者们要开始琢磨让使用者能够“看到”数据，对大数据的运行模式和运行情况做到了如指掌，数据可视化进程已经势在必行，云计算和虚拟化技术的不断发展也使得大数据在应用层面更加丰富，加以数据可视化，这样的大数据才更有意义，效率也就会更高。[返回频道首页] |
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2014-02-22 00:18
出处：PConline原创
责任编辑：zhangxiaomeng
