數據可視化是大數據技術得以展現價值的“最后一公里”，向用戶呈現數據處理和分析的結果性數據，通過表和圖的方式傳遞數據價值，并且支撐用戶對結果性數據的靈活運用。

大數據的基礎數據可以是結構化數據，也可能是非結構化數據，是質量好的、由計算機系統采集的數據，也可能是手工維護的文本、表格數據，在經過數據處理和分析的環節后，紛雜的大數據得以整理、整合、清洗、計算，形成易于元數據描述的結果性小數據，信息密度得以極大的提升。在完成信息密度由低到高的魔法變換后，結果性數據如何最大限度地傳遞價值，一直是業界不斷研究和創新的課題。

從“傳遞價值”的核心意義分析，數據可視化需要考慮兩方面的技術，第一是狹義的數據可視化呈現形式，包括各種圖表工具和技術；第二是容易被忽視的人機交互，這也是評價數據可視化價值的關鍵因素。

數據的可視化呈現

可視化的數據呈現，首先體現在基于數據內容的可視化元素上，包括表格、圖形和地圖。表格作為最傳統的可視化呈現元素，伴隨了整個信息時代的發展，其技術最為成熟和穩定，按大類主要分為垂直表和交叉表。

圖形和地圖是近年來的熱點技術，尤其大數據興起后，以圖形和地圖為核心的數據可視化得到長足的發展。從數據可視化的應用角度，圖形和地圖可以梳理出如下四大類應用場景：比較、序列、構成、描述。其中“比較”場景細分為進度vs目標、項目vs項目、地域vs地域。

這些表格、圖形和地圖的元素，在數據可視化的具體應用中，可以單一使用（參考上圖進行選擇），也可以綜合使用，這就是數據可視化的呈現方式，或者說可視化元素如何滿足不同最終用戶的需求。

以表格為主體的呈現

提到表格就不得不說到電子表格的經典軟件——Office Excel。這款風靡全球幾十年的桌面級數據分析工具，將數據表格的呈現做到了極致。為了將其與大數據平臺進行結合，出現了不同的實現方式。首先是Excel自身可以讀取某些數據源，其次是通過Power Query從大數據平臺讀取數據，以及模仿Excel開發的WEB表格控件和利用插件借助Excel表格能力的軟件（Power BI和Smart BI等）。

這些以表格為主的數據可視化呈現，既保留了豐富的數據（行列矩陣的形式），同時又直觀的揭示了數據之間的對比關系（通過顏色、長度、符號）。

以圖形為主體的呈現

早期數據可視化的圖形，我們主要的認知也來自Excel。但在大數據技術的催生下，各種軟件的數據可視化圖形基本趨同，都和以下ECharts的圖形分類大同小異。包括折線圖、柱形圖、散點圖、餅圖、漏斗圖、儀表盤、雷達圖、K線圖、箱線圖、熱力圖、關系圖等。

除了上述這些常規的數據可視化圖形外，不同軟件還有不同的特殊能力，也非常值得學習和借鑒。比如填充人物背景的柱圖、只顯示TOP和BOTTOM的手風琴圖、表現目標達成的子彈圖、對比收入和支出的正負柱狀圖、橫向對比項目的填充氣泡圖等等。

以地圖為主體的呈現

地理信息在大數據中是非常重要的，尤其體現在當代引領信息革命的中國各個領域。從地理信息的數據結構，可以分為點、線、面的三種數據可視化呈現，包括熱力地圖、航線地圖、泡泡地圖、散點地圖、染色地圖等。

此外，基于GIS系統的數據可視化有了更清晰和準確的地理信息，實現起來也相對簡單，只要調用GIS系統提供的接口即可，但可能需要更好的網絡環境或者更高的成本代價。

高度綜合的大屏呈現

最后就是混合各種可視化元素，甚至動態增強（自動輪播、刷新、滾屏等）的管理駕駛艙或者指揮大屏幕，前者一般用于普通的PC瀏覽器，后者一般用于分辨率超大的數字大屏。

在這種綜合各種元素的大屏中，平面以及動效設計起到了十分重要的作用，另外在布局和內容規劃上也需要做反復的斟酌。

數據可視化的交互

結果性數據無論通過表格、圖形、地圖的數據可視化形式，都依托于一個載體（瀏覽器等）與最終用戶進行交互。從交互的程度來看，初級的交互操作主要是更改查詢條件和點擊觸發事件，高級的交互操作主要是自行更改或者重新進行數據可視化探索。

初級的交互操作

具備更多類似能力，最終用戶將大幅減少細節的需求，提高了“傳遞價值”的效果。

高級的數據探索

初級的交互操作不僅在預設的功能下進行，也在限定的小數據集范圍內進行。而高級的數據探索允許最終用戶突破限制，更自由的組合數據和調整可視化效果。

如果初級的交互操作覆蓋了80%的用戶需求，高級的數據探索就滿足于真正依賴數據可視化的高級用戶，他們渴望通過自助式的可視化分析功能，自行高效完成自身需求，改善了“傳遞價值”的效率。

集成到辦公系統

數據可視化“傳遞價值”的目的在于輔助決策，如果沒有決策需求，就不需要數據可視化技術。而決策需求全部發生在辦公環境當中，比如在辦公桌前思考、在會議室中討論、在手機上組織協調、在報告中分析研究……那么數據可視化就必須考慮如何滿足這些辦公場景，從“傳遞價值”的效率和效果上不斷進步。

未來的數據可視化

過去的十年，數據可視化技術從技術觸發期進入了期望膨脹期，數據可視化不僅讓更多用戶了解了大數據，更讓這些用戶感受到數據可視化的價值——發現所擁有數據的內在價值，從而更加投入到數據的積累和利用。從前文可知，數據可視化技術不僅需要表格、圖形、地圖等可視化元素的創新和持續開發，而且還需要在交互層面更加便捷，其中很多環節還會在AI技術催生下躍進發展。例如會話式增強分析、大數據量圖形、智能報表&報告等等。

數據可視化的本質在于“傳遞價值”，也就意味著它是大數據分析系統的人機交互界面，因此除了傳統信息技術還需要計算機交互、計算機視覺等專業技術的構成。正因為多種因素的構成，數據可視化的實現方式也可謂“百家爭鳴”，實現效果也各有優略。但無論技術因素如何組合，數據可視化都應以效率和效果為導向，切忌為了炫酷而可視化。突出重點信息、降低視覺干擾、增加上下文聯系、拆解復雜圖形，才是數據可視化必須堅持的原則。

來源：SmartBI 知乎號

財務數據分析師CFDA（China Financial Data Analyst）

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