随着大数据时代的到来，数据资源池快速扩张，越来越多的企业开始部署大数据系统，数据可视化项目的业务价值也与日俱增......

以往，数据可视化更多应用于自服务的商务智能、数据发现等领域，业务用户利用一些简单的数据可视化工具创建收入、利润和KPI图表。但现在，越来越多的数据可视化工具被部署到大数据分析环境中，用于融合来自内部和外部的多种数据源，展现丰富而多维度的可视化信息。

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大数据可视化的必要性

面对动辄数十万、百万乃至亿级的庞杂数据，通过数字本身找到头绪显然不太现实，对数据有效的展示方能大大提高我们的洞察力。在这种情况下，建立数据可视化就显得尤为必要。

分析人员如果经常和数据打交道，做简单的可视化并不难：有些可视化工作通过Excel就可以完成。但要实现更复杂的可视化就要使用专业的分析工具——OceanEye大数据可视化工具，使用它以更深入地获取可用的信息。

在大数据技术发展的推动下，大数据分析工具和技术也快速发展，但预测模型或数据挖掘算法本身并不能改变业务流程，要产生实实在在的影响力，大数据分析应用的分析结果需要实现内部数据交互以及与外部数据的对话，充分发挥大数据可视化工具的作用。

数据可视化的设计原则：大道至简

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OceanEye开发团队在大数据可视化项目上面临的最大的挑战是如何把所有需要处理的数据过滤成易于理解和掌握的图形化表达方式，并对决策流程产生积极的影响。我们想到的方法是用数据可视化软件对所有种类的数据进行粗选，再创建精细的表格和图形。

值得一提的是，创建过多的数据可视化模型，可能会给业务分析团队增加大量额外的工作，使其无法集中精力专注于本身的分析目标（比如提升业务流程），或者更好地辅助业务决策。这就要求开发团队将没有实际意义的东西简单化，采用更易量化和更系统的方法来设计可视化应用，即“大道至简”。如下图所示，所有可视化应用详略相宜。

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数据可视化需要适可而止

历史上，许多能够带来长期驱动力的商业决策，是从数据透视表或者简单表格中提取出来的。随着大数据技术的发展，我们已经能够利用多种方式来处理数据，但关键点在于，如何依据真正的业务需求设计和采用合适的应用，如何快速过滤无用信息、抓住重要线索。

例如，部署和运行预测模型来评价新客户的信用值，这样的重度数据科学工作并不需要创建过于复杂华丽的大数据可视化来表现分析结果。这种目的相对简单的业务模型，重点在于理解客户的不同数据要素之间的联系，此种情况下创建复杂的可视化应用是对时间和精力的浪费。

OceanEye大数据可视化工具为客户提供可视化报表，展示业务分析过程中易遗漏或隐藏的信息。在设计可视化应用时我们牢牢记住一个前提，即大多用户不会花时间、也没有兴趣研究复杂的图形和表格。因此，我们的设计团队更多地花费时间去处理大数据之间的复杂关系，最终的目标是将复杂的关系提炼成人们工作中需要的最简单的结果，如下图所示。

总而言之，大数据可视化需要大道至简、适可而止。OceanEye，更高效的大数据可视化工具，为企业提供更优质的数据可视化服务。