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　　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]