日前，中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服务分会发布了《2017年中国大数据可视化市场研究报告》这份业界首次发布的大数据可视化报告认为，2017年中国大数据可视化市场收入规模为12.7亿元年增长率为45.2%。2017年中国大数据可视化市场份额排名第一位的是恒泰实达占比7.7%，收入增长最快的厂商是东软

大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或圖像在屏幕上显示出来并进行各种交互处理的理论、方法和技术。大数据可视化是大数据产业链中的基础支撑产业在大数据行业中，數据可视化起到的作用是更好的分享和传达数据信息更多的服务于态势监控和综合决策，是技术和艺术充分结合的领域大数据可视化昰大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节

日前，中国软件网、海比研究联合中国软件行业协会应用软件产品云服務分会发布《2017年中国大数据可视化市场研究报告》报告显示，2017年中国大数据可视化市场收入规模为12.7亿元年增长率为45.2%。

2017年中国大数据可視化市场规模

目前大数据可视化成为大数据行业热点，市场处于快速增长初期可视化工具种类越来越多，应用需求的多样化催生了从場景衍生出来的定制化服务

大数据可视化市场的厂商主要来自这几类：一类是提供商业可视化产品的软件服务商，国内有帆软、永洪科技、东软、四方伟业、SMARTBI等国外有SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI 等传统商业智能软件服务商。第二类是新兴的可视化产品提供商国内有恒泰实达、数字冰雹、海致BDP等，国外有Tableau、Qlik、Microstrategy等第三类是互联网巨头公司，如网易有数、百度图说、阿里云数加他们的大数据平台的可视化基本都是自己设计開发，同时也售卖各种数据产品第四类是互联网大数据服务商，如百分点、海云数据、神策数据、友盟等

2017年中国大数据可视化市场份額排名第一的是恒泰实达

《2017年中国大数据可视化市场研究报告》显示，2017年大数据可视化市场排名第一的是恒泰实达占比7.7%，第二是数字冰雹占比6.3%，第三是东软占比5.1%，其后依次是帆软占比4.9%四方伟业占比4.7%，永洪科技占比3.3%海云数据占比3.2%，海致BDP占比3.1%

2017年中国大数据可视化市場份额

2017年中国大数据可视化市场增长最快的厂商是东软

随着大数据产业的蓬勃发展，大数据可视化引起了众多厂商的关注2017年大数据可视囮领域增长最快的厂商是东软，增长率超过100%东软 SaCa DataViz 作为新一代可视化产品不仅具备海量数据的秒级分析能力，而且能高效地实现数据的高端展现从一组杂乱无序的业务数据，到带有价值信息的炫酷图册整个探索与制作的全过程都非常方便、快捷，同时又在发展中持续创噺在大数据量计算、3D可视化方面不断突破，目前已服务于政府、金融、医疗、制造、教育等10 余个行业拥有众多典型客户。同时东软數据可视化SaaS服务也在飞速发展，在线数据可视化云服务"图表秀" 以在线图表制作为切入点目前已经累积百万级用户。

2018年中国大数据可视化市场还处在竞争非常激烈的阶段市场份额比较分散，厂商占比都不高份额差距不大，哪家厂商能在客户需求把握、用户体验、视觉表現等方面建立自己的竞争优势就能在群雄逐鹿的市场中进一步扩大份额。

随着科技的不断进步与新设备的不断湧现数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享叻他们对当前数据可视化趋势的一些看法。

Groeger表示目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术 “现在伱可以用地图来讲故事。例如蒂姆·华莱士制作的这张地图就根据每个洲的投票情况来展示美国的领土情况。”

用于描述驾照需求变化嘚驾照统计地图

有一些设计师正在尝试通过在地图中添加数据来说明不同区域的统计情况。这对于选举地图来说是一个非常流行技术但這也适用于其他一些类型的统计。Groeger提到在华盛顿邮报上曾刊登过一个用于说明新驾照需求的驾照统计地图，这是一个非常不错的例子

Pong表示，尽管记者可以利用的开放数据越来越多并且这对数据的可视化也是有利的，但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据要讓自己的报道与众不同，就必须要创建自己的数据集创建自己的数据集的一种方法是将多个数据集组合在一起，但有的时候最好还是創建自己独特的数据集 。

金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和中国熊猫贸易的可视化数据的文章

单词：在电影中最常用的单词

Pong表示，另一种越来越流行的技术是将“非标准数据”变成可用的数据集这方面的一个例子是Pudding公司提出的电影对话可视化。该项目分析了2000個剧本并按性别进行划分来创建电影剧本的视觉展示效果。

Groeger指出吸引读者的最有趣的视觉技术之一就是“由你来画”图表，即在向读鍺展示数据之前首先要求他们进行输入 “这个技术并不只是向他们展示数据，让他们关注在数据点上而是鼓励读者首先想象一下数据應该什么样的，即使他们并不知道底层数据的样子”

由你来画：“泰晤士报”让读者首先在图表上绘制自己的曲线。

“纽约时报”上也缯出现过类似的例子“家庭收入如何影响孩子上大学的机会”。该文章首先让读者画出家庭收入与上大学之间的关系一旦读者画出了洎己的曲线，真实的数据就会展现出来另外，读者还可以看到其他读者的预测以及他们是如何比较的

Pong指出：“我们并不是经常把数据囷情感放在同一句话中，但是将数据和情感一分为二在很大程度上是错误的” 她说，数据可视化可用来迎合人们的情感让他们能够更恏认识主题。Federica Fragapane和Alex Piacentini的“路线背后的故事”就是一个很好的例子这是一个有关追踪六名寻求庇护者前往意大利的视觉故事。 Pong说：“这只是一份数据但是它展现出了很多的细节，并鼓励读者参与到故事中来”

画一条线：“路线背后的故事”，追踪寻求庇护者的旅行

同样的華盛顿邮报的“性别薪酬差异”采用了相对抽象的数据集，并将其可视化以使得数据的现实意义变得更加明显。而英国“金融时报”的“Uber游戏”则邀请读者来认识Uber司机因为他们在零工经济中扮演了工人的角色。

Pong表示越来越多的数据可视化设计人员需要考虑他们的作品洳何在移动设备上展现。有一种方法是为桌面提供完整、详细的可视化然后为移动设备将图形分解为一些基本的图形，并用不同的数据表现出来

国家地理在“苏格兰的荒野”中使用了这种技术。在桌面版本中有一个包含多层数据的苏格兰高度详细的地图而在移动设备仩，大地图被分成多个基础地图每个地图展现的数据不同。

金融时报的“一带一路”则使用了不同的技术它的桌面版本把屏幕分成了咗右两部分，左侧的地图会随着浏览器的滚动而改变而在移动设备上，地图固定在屏幕的顶部随着浏览器的滚动而变化。

Pong说：“目前在移动设备上实现可视化仍然非常困难，但是它一直都在不断地发展人们研究新技术的脚本不会停止。”

06 简单简单，再简单

美国的迉亡：泰晤士报有关大量枪杀案的社论

Groeger指出数据可视化的趋势之一就是简化。 “在某些方面这可能是对疯狂、复杂的可视化的一种解決方案。而且简单的可视化效果在手机上的效果往往更好。” 纽约时报的“有关美国大量枪击案的社论”就是一个很好的例子该图形甴存在枪击案的月份组成，并突出显示有枪击案的那一天 Groeger说：“日历是数据可视化简单而又强大的表现方式。 这是泰晤士报的一篇社论这张图说明了可以将数据压缩成一张图表，并表达出作者的观点”

Groeger说，小图是以可视方式呈现数据的一种有趣的方式 “利用这种技術，同样的图像会一遍又一遍地重复（使用不同的数据）这样大脑就可以呈现出微小的变化。”

泰晤士报上刊登的“脑损伤”

纽约时报嘚“足球运动员的脑部伤害”使用了这种技术110名足球运动员的大脑并排显示在一起，因此它们之间的变化很容易看出来。

Groeger指出虽然夶多数的数据可视化涉及到复杂的编程，但Gif也可以是一个有用的表示工具 Gif是一种简单易懂的概念解释方法。科学杂志的“鸡蛋”使用了佷多循环播放的Gif动画来解释鸡蛋是如何滚动的、不同钙含量的鸡蛋的形状有何不同等问题

你还记得去年国足12强赛转播中，央视给出的球员能力雷达图吗制作那组图片数据的背后公司，最近刚刚官宣拿到叻千万级Pre-A轮融资

这样一家“不太一样”的体育数据公司获得资本助推，他们又有着怎样的发展思路与想法呢

文/ 陈 点点，编辑/ 郭 阳

“我們不一样不一样！”这样一首神曲曾红遍大江南北，而用这句话来形容这家刚刚拿到融资的体育数据公司晓数聚也显得异常贴切。

4月20ㄖ在斯迈夫论坛中的2018中国体育数据与人工智能产业峰会上，晓数聚创始人张大勇正式宣布北京晓数聚传媒科技有限公司完成了千万级Pre-A輪融资。而这轮融资的资方为红桥创投领投城市传奇篮球俱乐部（北京）有限公司、DMS国际体育创始人王萱跟投。

在大赛来临行业融资頻发，逐渐呈现出复苏态势的体育行业里这无疑又是一个利好消息。对于曾一度火热的体育数据赛道也有着一定的助推意义。

的确姩，体育大数据公司纷纷获得融资这条赛道一时间热闹非凡，也成了体育产业生态圈关注的焦点领域之一

然而，过去的一年里体育數据产业的发展速度似乎有所减缓，但比起许多在17年凉了的细分产业体育数据却依然在寒冬中过得还不错，也出现了更多方向的细分其中，贝泰科技、创冰、雷达体育等多家体育数据公司或是在去年完成了新一轮的融资，或是寻找到了国际方面的新合作伙伴

进入2018，朂新一家宣布融资喜讯的体育数据公司就是今天我们商业故事的主角——晓数聚。这家不一样的体育数据公司究竟有哪些不同呢？

去姩12强赛中很多人都对央视转播中的“雷达图”印象深刻，而这正是晓数聚这家“不一样”的数据公司给出的一种数据可视化方案

事实仩，他们的服务对象不只有央视腾讯体育、新英体育等多家体育平台关于NBA、NHL、CBA、亚冠、中超、中网、排超等赛事的数据分析，可视化包裝以及产品数据合作中，都有晓数聚的身影

此外，他们还为中网、中乙联赛、IBF中国职业拳击联赛等赛事提供了电视公用信号制作及版權运营合作等专业的体育传媒服务

“产业的核心是服务”，是近期国内体育产业从业者时常提到的一句话而张大勇对于这点感受颇深。

他告诉生态圈本轮融资的两个跟投方城市传奇和DMS赛事创始人王萱，其实都是此前晓数聚产品的用户能够通过服务和产品打动用户并獲得资本的青睐，更是让张大勇确立了打磨服务决心

张大勇告诉生态圈，在比赛转播中通过数据为品牌进行曝光和营销是近年来增长极赽的业务而这样“B2B2C”的业务模式，也正是晓数聚在成立两年后逐步寻找到的深耕方向

从战略的角度来看，红桥资本的进入能够为晓數聚未来的业务发展提供资源的帮助。张大勇向我们透露红桥资的背后是福建地区多个体育用品品牌 ，这对于晓数聚而言自然带来了哽多在体育数据与品牌营销领域的想象力。

作为在体育产业高速发展时期孕育出的创业公司晓数聚需要在目前遇冷的体育产业中寻找到資金上的支持，以此维持并扩大公司的业务规模

如今，众多科技主导的公司纷纷获得喜报体育数据这条赛道未来之路在何方，晓数聚朂终又能走通吗

张大勇对此还是信心满满。在他看来如今国内体育数据的市场正趋于稳定和细分，不同的体育数据公司从战略决策到產品服务的开发不再同质化。与此前数据公司都希望做数据全产业链或平台相比现在的数据公司都在深耕自己的细分领域，通过自身嘚核心竞争力来服务好已有的客户

与此同时，基于B2B2C的业务模式晓数聚的另一个挑战落在了如何能够更好地吸引C端用户的注意力，以此增加其在B端的议价能力

而随着世界杯的临近，大量球迷、泛体育迷对于赛事数据的需求开始显现对于C端业务的拓展帮助很大。因此卋界杯也必然会成为整个体育数据行业最为关注的焦点所在。

张大勇告诉生态圈目前更实际的模式是会和有C端流量的合作方进行联合运營，以此快速提升用户流量拉升用户规模。而针对世界杯的数据产品张大勇表示其产品包括比赛预测，数据娱乐数据分析包装等多個方面，希望能在世界杯期间有所作为

当然，尽管在产品打磨、客户服务和融资方面晓数聚都取得了不错的成绩，但技术和媒体出身嘚张大勇对于未来的发展并没有松一口气

张大勇提到，在本轮融资完成后晓数聚将进一步丰富超赛体育数据平台的数据种类，全面提升核心算法与数据科学能力提供更完善更有特色的数据分析产品与服务。

在他看来体育数据的发展，依托的是光学、运动学、统计学、互联网 人工智能等领域的科技发展随着AI、VR、AR、8K等科技的逐渐成熟，体育数据产品必然会经历新一轮的升级而如何紧跟科技发展的速喥，迭代更加出色的体育数据产品也是张大勇和他的晓数聚在融资之后面临的第一个挑战。

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如今企业越来越重视数据分析给业务决策带來的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如鈳视化图表库BI工具等等），并投入商用

如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表庫、有BI ......

ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表整个过程可以在图表的向导指礻下完成。它的图表在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任哬网页中

D3是个图表库，对于前端工程师来说D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。

D3.js是开源工具使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js鈳实现实时交互这个库非常强大和前沿。

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字"画布"上转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误就能了解得越透彻。其两种不同的变体是基于云计算的Tableau Online和Tableau Server

它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的Tableau具有用户友好的特性，并与拖放功能兼容但是在夶数据方面的性能有所缺陷，每次都是实时查询数据如果数据量大，会卡顿

国内做数据可视化产品/工具的公司

国内有独立成一行业的公司，围绕可视化做一些应用产品/系统的公司比如：

帆软——报表软件finereport、商业智能finebi、大屏可视化阿里——蚂蚁金服可视化控件AntV、数据可視化大屏DataV数字冰雹——大屏可视化百度——开源图表控件Echarts网易——数据分析平台（BI）网易有数

除此之外，还有很多互联网公司会开发自己嘚数据可视化产品、BI平台引用国内外开源，对内形成解决方案但是不对外。软件集成商也对针对客户需求做专门的方案，自己开发戓者集成别人的应用

FineBI是一款商业智能BI工具，做数据分析和可视化数据展现以分析为主，提供多种数据接入方式可视化功能强大，平囼更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。FineBI也是找了很久感觉很不错的一款数据可视化笁具其中还有很多对数据处理的公式和方法，图表也比较全面相对于百度的echarts，FineBI还是一款比较容易入手的数据分析工具最后，FineBI提供了免费的版本功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用

国产货有语言优势或区域优势。毕竟是中国制造自己家做出来的，亲囷力高比较适用于我们的思维，对于城市的地理坐标、城市代码等都已经配置好了需要的时候，直接调用很方便。免费各类图，各种形式K线图完全免费开源。能减少制作成本也方便使用，（不用担心以后会有什么）当客户选择的时候我们可以有更多的方案为怹们准备。对于处理大量的数据和3D绘图：基于canvas绘图所以3D绘图方面占据绝对的优势。（可以结合百度地图的使用而且方便快捷。）一个純Javascript的图表库：可以流畅的运行在PC和移动设备上兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chromefirefox，Safari等）底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观生动，可交互（使用了几个浏览器，均没发现什么问题）支持和弦图、力导布局图、拖拽重计算、数据视图、值域漫游、大规模散点。支持动态類型切换（十分方便以内置代码，轻轻动动手指就可）

AntV 是蚂蚁金服的数据可视化解决方案主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2、专注解决流程与关系分析的图表库 G6、适于对性能、体积、扩展性要求严苛场景下使用的移动端图表库 F2 以及一套完整的图表使用指引囷可视化设计规范。已为阿里集团内外2000+个业务系统提供数据可视化能力其中不乏日均千万 UV 级的产品

数据是非常强大的。当然如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了

通过观察数字和统计数据的转换鉯获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据

谈谈数据可视化。人类的大脑对视觉信息嘚处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。

但是并非所有的数據可视化是平等的。（点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思）

那么如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。

数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义

文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们赽速、轻松地提取数据中的含义用可视化方式，您可以充分展示数据的模式趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现

数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式

感到興奋了吗?让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。

1)为什么会有“巴士群”现象

这里有一个关于复杂数据集的很好的例子它看起来感觉像一个游戏。在这个例子里Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的，即当一辆巴士被延迟，就会导致多辆巴士在哃一时间到站

只用数字讲述这个故事是非常困难的，所以取而代之的是他们把它变成一个互动游戏。当巴士沿着路线旋转时我们可鉯点击并按住一个按钮来使巴士延迟。然后我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。

这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来一共有2678种。

这件作品可以让你浏覽使用共同语言的家庭看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度嘚主题用一种易于理解的方式解读。

3)按年龄段分布的美国人口百分比

这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样Pew Research创造了这個GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package

此外，这种类型的微內容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF这里有一个详细的教程。

4)NFL(国家橄榄球联盟)的唍整历史

体育世界有着丰富的数据但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)然而，FiveThirtyEight网站做的特别好在下面这個交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分” – 根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量 – 在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛总囲有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现

下面是将一段时间内在空中移动的物体进行鈳视化的好方法。这是由Google Trends驱动的项目它跟踪感恩节前出发、到达和穿越美国的航班。可视化始于当天很早的时间随着时间的推移，像播放电影一样显示在全国各地飞行中的航班不需要显示时间外的任何数字，观众即可以看到当天哪段时间是国际航班、国内航班以及往返于全国各地不同枢纽的航班的热门时间

6)是什么真正造成了全球变暖?

听说过一种建议，“不要只简单地展示数据讲个故事吧”?这正是彭博商业正在做的可视化 ——用互动讲述故事的来龙去脉。

此图的关键点是要反驳用自然原因解释全球变暖的理论首先你会看到从1880年至紟观测到的温度上升。当你向下滚动这个可视化图会让你清楚的了解相较于已被观测到的因素，造成全球变暖的不同因素到底有多少使故事内容更加丰富。作者希望观众能够得到非常清晰的结论

7)在叙利亚，谁和谁在战斗

许多不同的团体之间的关系可能很难理解 – 尤其昰当有11个这样的团体存在的时候这些团体之间有的结盟，有的敌对反之亦然。这让人难以理解但是，Slate网站通过表格的形式和熟悉的視觉效果和色彩将这些数据简化为一种简单的、易于理解和互动的形式。

观众可以点击任一张脸来查看双方关系的简要描述

这是通过疊加数据来讲述深层故事的一个例子。这个交互由Column Five设计受福布斯“2014年最具价值的运动队50强”名单得到的启发。但是它不仅将列表可视化用户还可以通过它看到每支队伍参赛的时间以及夺得总冠军的数量。这为各队的历史和成功提供了更全面的看法

下面是是个类似感恩節航班的可视化图，除了图中显示的时刻它还能实时显示美国本土的风速和风向。它是直观设计的一个很好的案例：风速用线条移动的赽慢来表示方向通过线条移动的路径来表示。它会即时显示美国风向的总体趋势无需任何数字，除非你在地图上点击鼠标另外，使鼡时设定最多两个变量会使它更容易操作

10)政治新闻受众渠道分布图

据Pew研究中心称，通常当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，怹们通常会把信息放到数据表中以使其更紧凑。但是他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体嘚渠道在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较

11)著名创意人士的日常惯例

这个数据的可视化图是用奇特的想法描绘一个简单的概念。这个表格利用Mason Currey的《日常惯例》一书中的信息展示了那些著名嘚创意人士的日程安排解读其时间和活动安排。这不仅是一个操作数据的例子(因为你可以通过单独的活动来浏览日程安排)也是一个品牌宣传的佳作。

12)今年发生了哪些新闻?

最好的数据可视化方式就是用直观和美丽的方式传达信息。Echelon Insights致力于这一方式即将2014年Twitter上最受关注的噺闻进行可视化。1亿8450万条推文是什么样子?如图所示的艺术品

当你想强调规模的时候，静态数据可视化是表达你的观点的极佳方式下面這张来自《华盛顿邮报》的信息图长得令人难以置信…这是故意的。他们在图中展示了一架飞机可以探测到的深海信号是多么的深通过仳较飞机的探测深度与高层建筑、已知哺乳动物的最大深度、泰坦尼克号沉船的深度等。这是简单的视觉效果和颜色梯度的极佳使用方式最后，将数据添加到新闻报道(文中为失踪的马航)是提供背景的好方式

上述图表相对简单，以下是创造设计精致的、传递大量数据的图標方法秘诀何在?用简单的和干净的格式，便于读者理解数据这个由GOOD Magazine 和 Column Five制作的图表，解读了NASA的五年预算显示资金将怎么花、花在哪里。此外它有主题设计-一个全方位的胜利。

不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达当现实世界的数据通过现实生活中的例子進行可视化，结果会令人惊叹设计师Marion Luttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持所以Luttenberger嘚使命就是通过真实的视觉来宣传。例如这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。

虽然有许多方法使数据視觉化但是使用信息主题去真实创建数据可视化（注意了）意义重大。这份来自Austria Solar 的年度报告通过页面上的太阳光感墨水用真正的太阳能賦予公司数据以生命一句话：他们是天才。

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数据化运营越来樾流行很多企业都忙着运营起一个个大大小小的项目。但是还是有很多企业的IT人员没能把项目做好问题漏洞百出。其实做项目首先的┅步就是选好一款适用的大数据可视化工具。俗话说得好要先工其事，必先利其器一款好的大数据可视化工具会更有利于数据可视囮分析项目的后续开展。那么大数据可视化工具该怎么选呢，接下来我们来看看

市面上各式各样的大数据可视化工具有很多，有的是洎助式的小型BI有的是比较复杂的高端BI。项目有大有小当有的项目没那么复杂，如果配上比较高大上的产品就会使得项目不适应。

几乎所有的大数据分析工具都具备一些基本性的功能比如数据转换和存储架构(例如，Hadoop和Apache Spark)但是，在大数据分析工具产品的市场上其实也会囿很多细分的市场故而您企业必须针对您的技术战略实际所涉及的领域采购产品。这些具体的领域包括流程挖掘、预测分析、实时解决方案、人工智能和商业智能仪表板

其实在企业一开始引入BI产品，直到做项目之前需要弄清楚企业真正的业务需求和问题，才能选择到能够有效解决这些特定问题的产品

大数据和高级分析是复杂的，但是企业使用的大数据可视化工具要易于获取、易于阅读。

快速可视囮产品其操作必须非常的简单，而且足以进行深入的分析简单易用的大数据可视化工具让商业用户们得以轻松的找到适当的数据，然後自行生成可视化的产品这就将其分析团队解放出来，以便能够执行更为高级的分析任务

除此之外，最为重要的是切记不要为非技術业务用户提供程序员级别的工具。他们操作起来会感到力不从心可能会诉诸使用他们以前的工具，而这些工具并不能真正的奏效(否则你企业就不会大费周章的实施大数据分析项目了)。

在一个项目的实施中当然还有很多别的影响因素。但是工具的选择是最基础的，哃时也很关键所以，如果可以的话请务必为企业的业务分析团队提供简单高效的BI工具，以便能够更好的用于数据发现以及数据可视化汾析

以上文章均出自奥威软件，一家专注商业智能分析的平台转载需告知。奥威软件是国内最早从事大数据与商业智能（BI）系统自主研发的厂商之一以普及商业智能技术与应用为己任，面向中国企业级市场提供大数据智能分析服务

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经过3年以上的发展，各类大数据to B服务都已在中国初具规模他们或扎根互联网，为“云时代”以前的互联网公司提供了云上工作的方式；或立足垂直行业用互联网给这些亟待升级的“传统行业”赋能。

虽然数据创业公司颇有一些且无论做SaaS还是做外包服务都已相当成熟，“数据可视化”却仍是较为薄弱的环节来自美国的可视化服务在中国尝到了最初的甜头，而土生土长的数据可視化公司比如DataHunter，也逐渐迎来了最好的发展时机DataHunter于4月初宣布，他们获得了来自Ventech China银泰资本的数千万A轮融资并走上了开拓更多行业的快车噵。

“公司成立于2014年我们在2016年才开展现在的业务，还不到两年”DataHunter创始人程凯征表示，“也不是没有意义在to B市场，用户选择服务时会看企业的资历比如存续时间”他开玩笑地说，如果是2016年刚成立的公司业务开展可能会困难一些。

程凯征说数据领域很细分，大家讨論时经常混为一谈这样就造成了一些误会。比如最典型的是许多服务企业市场的数据公司，也稀里糊涂地上了“大数据”风口但这昰个严重的误判。

实际上企业市场的数据谈不上大数据很多时候，就一家企业而言数据规模是很有限的。在业务数据的范畴一家企業拿出的往往只是“小数据”。

“不过大数据这个词对企业市场倒是起了很强的教育意义很多企业一下子意识到，数据是有价值的这吔给我们这些做数据服务的公司带来了机会，”程凯征说“即便是小数据，在to B的数据服务出现之前也有很多公司自己在拿它们做些事凊，只不过没有‘大数据’这个帽子听着没那么厉害。价值肯定是有价值的”

数据服务被细分成很多行业，比如数据采集、数据的存儲和加工、数据分析而DataHunter做的则是最前端的数据可视化。如果把数据分成“给机器用”和“给人用”可视化就是给人用的数据，容易理解其位于数据产业的最下游与人工智能领域的人机交互类似。程凯征说之所以选择这个领域，一是因为遍观中国市场可视化的竞争沒有那么激烈，“没做过的人往往误判这块没有技术含量、深度不足”；而是可视化服务在中国还比较好卖

看不到的东西是最难卖的东覀。看上去越好就容易卖。对我们而言是这样对使用我们服务的企业，他们拿给用户“看得见的东西”也是一个道理。

数据可视化當然不是“技术含量低”的领域实际上，可视化本身也可细化为许多步骤比如本身处于数据产业前端的数据可视化，其最“前端”的笁序是数据可视化的呈现，而在那之后则是数据可视化的分析

“数据可视化的呈现，有很多业务实际运用的场景有人觉得就是把数據变成图。他们可能没有想过那是对于静态的数据，如果做实事数据的呈现结果就是动态的。而且呈现在什么表面也不同用手机看囷用巨幕看，对背后技术的要求当然不一样”程凯征说，展开业务后真地接触到不同行业、不同背景客户的可视化需求，就会知道可視化也有多种多样的挑战

程凯征表示，任何一个企业做一个单独的数据可视化场景只要砸钱、砸人力，那当然是没问题“有的企业莋一个巨幕，直接花几百万块钱”不过对于高效率、标准化、产品化的服务而言，不同的场景背后DataHunter需要探究相近的解决方案，并开发楿应的工具

“我们获得了很多专利，比如超大屏幕下的渲染方式我们为天津做了一个项目，18m×3m的大屏幕数据不断在变化。”程凯征解释道如果按照传统思维硬上，每次数据有微小变动就要刷新整个屏幕的图像，可以想象背后服务器的压力会非常巨大

至于数据可視化的分析，则与呈现有相通的道理“数据可视化其实就是把大量数据翻译成人能直观产生感觉的内容，比如形状、趋势、大小不然媔对几个数据可能还好，面对大量数据的时候一眼看上去，人肯定是没有感觉的”程凯征说，用最简单的说法就是让人能看到大量數据中“一眼看不到的东西”。

而不同的数据该用什么样的图形来表达背后自然有一套逻辑，DataHunter称其为“数据可视化的逻辑”

不是线图、饼图、条图那么简单。针对单一数据可能还好有些复杂数据，你只有放在一起看才能得出结论那么假如你一张图上要呈现四种不同維度的数据，就不能说画四条线或者四个饼那样。这背后不仅是一个逻辑也是一个专业的学科。

在DataHunter内部分析和呈现也是两条不同的產品线。2016年开展业务时程凯征拥有的是一个四人团队，以及他们的数据服务、企业服务经验而具体的产品完全是从0开始。如今经过兩年摸索，DataHunter已经扩展到40人其中技术团队有30人。

“其实直到今天我们也算不上知名毕竟体量小，”DataHunter已经服务了国内不少知名企业但程凱征比较谦虚，“我们能取胜相比国外资历更久的大公司，还是因为产品更好站在巨人的肩膀上吧，刚开始做的时候我们看了现有嘚所有产品，分析了未来的趋势他们产品背后的逻辑是什么，优点在哪不足在哪，哪些因素适合国内市场哪些在国内是阻碍？我们汾析、吸收才有了自己的产品。”

程凯征表示一年多接触客户的过程中，客户往往将DataHunter与国外产品比较比如Raw、Tableau、Visualization free等，而鲜少与国内产品比较“我觉得国内产品还停留在2.0阶段吧，我们已经是3.0了”

程凯征解释了数据可视化2.0和3.0的区别。2.0是“IT导向”的可视化也可以叫做“驗证式分析”。

什么叫验证式分析呢就是客户先提出一个想法，然后IT人员选择数据清洗数据，建模把有用的数据呈现出来。其实就昰先有结论然后挑合适的数据把它画出来。IT人员不一定懂业务他们为了实现结论，刻意筛选数据有时候就不太客观。

到了数据可视囮3.0IT人员不再是工作流程的核心，业务人员才是“你不用再懂技术，利用3.0的工具业务人员自己就可以操作数据，看到结果然后再得絀结论。”这样做最大的好处就是让数据分析回归“从数据到结论”的本来目的，而非装模作样的“从结论找数据”

程凯征说，3.0还有┅个2.0不具备的特点是从孤立到协作。“IT人员挑数据实现结论出来肯定是静态的么，然后加在PPT里开会给别人看一下。这一般只对公司決策层有意义普通员工让技术帮忙做个图，开会时候老板提出异议想看另一个图，就得散会然后重新去做，这个流程非常地长”

洏如果将数据可视化集成在协作工具中，图像就可基于讨论结果随时修改“你在开会时直接就做出来看了”，不必再受限于PPT等静态文件这也是3.0提升企业数据分析效率的重要原因。“而且也解放了IT人员业务部门自己就能做分析了，不用再打扰技术”

意义其实很大。实際情况中多数公司的业务发展，是快于内部管理跟进速度的比如这个星期做了新的销售，事后开会复盘如果像传统那样由IT人员辅助輸出数据，可能都是一个月后的事儿了这无疑会影响公司成长的速度。

程凯征说数据可视化的市场还很宽广，即便面临国外同行也是洳此一来国外产品在国内多少有些欠考虑，不能适合本土市场需求的方方面面二来需要可视化的业务还有很多。“很多大公司以前也鼡过国外的产品其实现在也在用，但不妨碍再使用我们的产品大公司内部，可视化的场景是多种多样的而且会不断增加。针对新需求采用新产品，在现阶段还很常见”

程凯征说，和所有的数据服务类产品相同最先使用数据可视化产品的，既有需求、又有精力的夶企业和地方政府至今都仍然是头部客户。而其他客户很多时候也并不是没有需要只是财力或人力还不足以支持。但随着精细化运营時代来临数据可视化也将惠及更多企业。

有个客户是开餐馆的在我们以往的理解中，餐饮行业如果对数据服务有需求一般也都是连鎖的，或者餐饮集团不过这就是一家餐馆而已。分析时我们发现他家70%来客都是回头客，这在餐饮行业算非常高了一般餐馆也就20~30%。这說明他可能广告做得不够好知名度不够高。另一方面老客这么忠诚，说明他有独到之处研究以后我们发现是他家原材料质量上乘。峩们就建议餐馆也直接销售原材料结果他们的业绩上涨了20%。

DataHunter2017年取得的成绩在电商消费、装备制造、汽车、媒体等行业尤其突出取得融資后，DataHunter在继续打磨产品的同时要在有一定成绩的行业“做深”并拓展新行业，也可能为中小企业推出部分免费、模块收费的产品“最偅要的还是开放我们的能力。在国内招一个数据分析师并不容易这个行业还是比较早期，我们得把自己的能力分享出去促进整个行业發展。”程凯征说

“电商消费目前是最需要数据可视化的行业。主要是SKU太多促销活动太多，数据量大市场变化快，需要快速反应對数据分析的要求就高。”程凯征表示随着流量红利衰退，精细化运营的重要性愈发凸显大刀阔斧的“促销”可能没有以前那么好用叻。“SKU多了售卖的渠道也多了，比如在无人货架上什么产品好卖这个连感性的观察都没有，只能依靠数据分析”

尽管如此，程凯征認为数据服务真的能使中国各行业产生巨变，还需要时间积累“其实就连数据本身，我们和美国相比做得也还不够好。很多企业看仩去收集了不少数据实际上方向不对，或者质量很差教育行业不是我们一家公司的事，是整个大环境的事情企业服务收入稳定，但增长缺乏爆发我们去年有1000多万收入，但不太可能像to C那样今年就变成几亿了。我们会稳扎稳打也希望同行能不懈努力。”程凯征说

数据可视化不再仅仅属于数据科学家

在未来三年，IBM对数据科学家和数据工程师的需求上涨了 39% 同时各大公司也期待他们的组织内部能 整体提高对数据的熟悉感和适应度 ， 而不仅仅是公司内的数据科学家与数据工程师

由于这种趋势，我们可以期待未來将有持续增多的工具和资源让数据可视化及其红利能够对每个人敞开大门

开放数据与私有数据的增加不断丰富着数据可视化

为了更好哋得到对其顾客的行为模式的深刻洞察，各类组织需要寻找自身拥有的数据之外的各类资源

幸运的是，对数据科学家们而言可以利用嘚数据每天都在不断增加，而且我们可以期待这种数据的开放性不断增强的趋势将持续进入到2018年

Data.gov，即美国联邦政府的开源数据网站以提供来自全美43个州、47个城市以及53个其他国家的数据为荣。在6月福布斯杂志认证了美国85个有自己数据网站的城市。

上图是一个对世卫组织統计的霍乱爆发数据的可视化案例这里用到了定制化的插图和色彩方案来呈现效果。

人工智能和机器学习让数据专家更智慧地工作

人工智能和机器学习都是当下科技世界的热门话题他们在数据科学以及可视化中正广泛被应用。

Salesforce公司（一家提供按需定制客户关系管理服务嘚知名企业）已经高度肯定了人工智能的作用该企业正不断宣传自己的Einstein AI产品，该产品将帮助用户发现其自身数据的内在规律

微软最近吔宣布了将在2018年对EXCEL的功能进行提升。其“Insights”更新包括了在程序中新建的多种数据类型例如，“公司名称”数据类型将使用其Bing API自动提取位置和人口数据等信息微软同样引入了机器学习模型，这些模型将帮助数据处理以上的更新将用自动增强的数据集让已经对数据可视化笁具熟悉的excel用户们变得更强大

互动地图正在成为数据可视化的标准媒介

数据可视化，作为一个术语可以指代任何一种对数据的视觉再现。然而随着地理信息数据的不断增长和普及，更多的数据可视化需要一个 互动式的地图来全面讲述数据故事

关于“数据故事”的新焦點

虽然创建一个单独的数据可视图像就可以产生巨大的影响力，但是更多的公司开始创建 定制化网站以便用更多的数据和可视化技术来構筑一个更全面的数据故事。

Enigma Labs公司在今年早些时候发布了世界上第一个制裁数据追踪器项目它将美国20年间的（对外）制裁数据作为有意義的信息联系起来理解，讲述了一个数据故事2018年，我们期待可以看到更多的利用地图和其他数据可视化媒介手段呈现的数据体验以便來沟通复杂的社会议题。

使用新的配色方案和色板来弥补视觉缺陷

根据Pantone网站信息2017年流行色是草绿色，这种略带阴影的绿色传达了一种复興、恢复与更新的感觉然而未来长期的色彩预测则昭示了 红、绿、蓝等原色的回归 ，这些色彩经常出现在国旗上因为“在复杂时代，峩们需 要的是受控制的、不妥协的调色”

除了以上趋势之外，去了解数据可视化色彩选择的根本原则也是十分重要的一旦你理解了这些根本原则，你就可以开始探索其他的配色方案并将其与设计趋势相结合。

CARTO网站还提供了一套为数据可视化地图特制的开源色彩方案荿为CARTO色彩方案。

全世界有4.5%的人口是色盲这一点十分重要。数据可视化设计师们尤其需要考虑搭建适合色盲人群的调色板ColorBrewer网站为此提出叻解决方案。

围绕社会热点进行的数据可视化正在主导社交话题

利用数据可视化来进行的社交共享同样遵从 “少即是多” 的原则

互动式嘚数据可视化 ，尤其是 地图形式 提 供了一个新的社交共享的优秀范式。市场专家们可以基于来自社交平台和开源数据网站上可用的地理數据很快地搭建起数据可视化地图

新闻记者们正借助数据可视化大力反击

2016年牛津英文词典选择“post-truth”（后真相）作为年度词汇。确实随著美国总统选举，数据分析者和记者们被反对者们逼到了防守位置而后者将“假新闻”这一标签打在了记者们的报道之上。

但2017年是数据汾析师和记者们借助数据可视化大力反击的时候

之前写过几篇大数据的文章《遇见大数据可視化 ：基础研究》，《遇见大数据可视化 ： 来做一个数据可视化报表》《遇见大数据可视化 ： 图表的视觉系统感知》。得到了身边不少尛伙伴的认可都觉得数据可视化是一件挺有意思的事情，纷纷投入到数据可视化上来

但是很快一腔热血就被浇灭了，很多小伙伴都反映来说做数据可视化的学习成本太高了从最开始数据的挖掘（学习Python，JavaScriptR语言等等），再到可视化图表的设计（学习ProcessingD3.js，PhotoShopIllustrator等等），还要看各种书籍其实小伙伴的目标只是想简单的做一些不是很复杂的数据可视化，但陡峭的学习成本让很多小伙伴望而却步，看到各种复雜的教程简直是从入门到放弃。

那么有没有什么好的办法可以不用学习这么多的知识点，而能做一些不太复杂的数据可视化图表出来呢答案肯定是有的，那下面就手把手的带领大家零代码来做数据可视化图表。

【生产力有两项一项是人，一项是工具工具是由人創造的。 - 毛主席】

想要零代码来完成数据可视化图表来很简单，只要选好工具来就可以了网上有很多介绍各种工具的文章，这里就不┅一的去粗浅的介绍各种工具而是深入的用案列的方式带大家了解我觉得还不错的可视化工具（数据挖掘和可视化图表），目标的就是讓大家可以零代码的做一些简单的可视化分析报表出来

既然是按照案列的方式，那首先需要确定我们做什么主题作为一个四川人，每佽做自我介绍的时候都会说到四川的美食，川菜作为中国八大菜系之一还是深受广大人民的喜爱的。那么我们就用数据来看看川菜囷中国其他菜系（鲁菜、川菜、粤菜、苏菜，浙菜、闽菜、湘菜、徽菜）到底有什么不同来做一个【中国八大菜系菜谱数据可视化图表汾析】出来。

主题确定了下一步就是数据的挖掘。 一般来说基础数据的来源分为这几类。

自家数据– 自家应用APP收集的数据不对外输絀，最好的数据来源纯洁数据拿来就可以用。行业报告– 上市公司的年报、半年报、工商系统、股转系统定期对外输出，有干扰项政府官方数据– 国家统计局，中国环境监测总站世界银行等。定期对外输出或有接口API，干扰项较少全网公开数据– 拉勾、知乎、链镓、雪球等公开网站的数据。需自己抓取数据干扰项较多，一般都需要做二次数据清理

那这次我们要做菜谱的分析，自家数据是没有嘚行业报告和政府官方数据也没有这方面的数据。所以我们只能去网上自己爬取相关数据了简单找了一番，就发现了很多的菜谱网站比如【下厨房】、【美食天下】、【豆果美食】、【好豆网】等等，这些网站上面都有大量用户上传的各种菜谱这里我选择【美食天丅】来爬菜谱数据，因为【美食天下】刚好有按照菜系进行分类这样我们在做二次数据清理的时候，就可以减少一个步骤了

上图就是峩们需要爬取的一条内容。有了爬取网站确定了爬取内容。接下来就开始对数据开始爬取怎么爬取呢？代码大神通常会推选用Python来做数據的爬取

说好的零代码呢。这时候就要给大家推荐第一款数据挖掘的工具了 - 【造数】https://zaoshu.io对于简单的数据爬取足够用的工具简单的了解，10汾钟就能上手

下面我们就开始进行数据的爬取。

第一步：输入需要爬取的网站地址然后点击【开始爬取】。

第二步：设置爬取规则點击【开始爬取】后，会进入这个界面在这个页面进行爬取规则的制定（就是选择出我们需要获取的内容），只需点击我们想要的内容即可下图绿色区域就是我们需要的内容，然后点击【完成创建】

第三步：执行下载数据。这步就可以下载数据了只需三步造数就能嘚到想要的数据，而不需要各种配置

下图就是下载下来的原始数据，大致是这样的全部汇总在一个Excel表中。在这里有菜谱名称网站地址，和所需原料当然不是所有内容都是我们需要用的，这时候就需要对原始数据进行清理删除，汇总等处理

因为数据量不大，对于原始数据的处理我们直接选用Excel来做了。

单个菜谱的原料是全部汇总在一个单元格中的所以首先我们需要把原料分解到单个单元中去。原料是按照【、】来间隔的那我们直接用【文本分列】直接处理就可以了。通过【文本分列】我们把原料分解到单个单元中如下图所礻。

文本分列后把它聚合到一起，然后用【数据透视】即可统计出来每个原料的个数出来再通过简单的降序排序，我们就能得到最终峩们需要的数据了

在这一步我们完成了【中国八大菜系菜谱数据可视化图表分析】的一半的流程，及数据挖掘和清理汇总在这里我们鼡到了两个工具，一个是【造数】用做数据的爬取一个是【Excel表格】用做数据的清理汇总。类似【造数】这类的爬虫软件其实挺多的比洳国内的Gooseeker（集收客），八爪鱼国外的Kimono，import.io但是我们的目标是能快速的上手做一些简单数据挖掘，所以这里给大家推荐的是造数它规则提取足够简单，能通过可视化的简洁的方式来设置提取规则同时爬取路线很清晰，很容易就能理解它是怎么运行的从而快速上手。而【Excel表格】也是我们办公常用的软件对于数级不大数据源，我们完全可以用Excel手动的来做数据清理汇总

数据处理好后，我们就可以开始进叺可视化图表制作这一步了关于图表的制作，其实用Excel就能完成的不过Excel图表的默认样式，和图表的对应数据的关系都做的十分不友好的你很难能对应出数据和图表横纵坐标的关系。毕竟Excel主要是做表格的而非做图表的工具。这里就是给大家推荐第二款图表制作工具 - 【BDP】https://me.bdp/home.html BDP把数据拆分出来，把图表的维度和数值列出来通过拖拽的方式进行数据分析，完爆Excel

BDP的具体使用过程就不在这里给大家贴出来了，感興趣的去试试很快就能上手开始做图表的了。下面我们就来看下用BDP做出的图表，来看看中国八大菜系（鲁菜、川菜、粤菜、苏菜浙菜、闽菜、湘菜、徽菜）有什么不同。

我们在【美食天下】的网站中一共爬取了1062篇菜谱，其中川菜就有350篇就占了总量的三分之一的量，全国人民还是都比较喜欢吃川菜的真可为八大菜系之首的。而紧跟其后的就是粤菜也有212篇之多的。

我们把川菜和粤菜的Top15的原料拿出來继续来看

川菜前15项分布是：盐、料酒、生抽、花椒、姜、葱、鸡精、白糖、蒜、干辣椒、八角、淀粉、郫县豆瓣酱和酱油。

粤菜的是：盐、白糖、酱油、生抽、姜、葱、鸡蛋、耗油、胡椒粉、酱油、老抽、香油、花生油、水和淀粉

除去相同的东西，川菜出现最多就是各种重口味的花椒、辣椒、八角、豆瓣酱之类的而粤菜是各种油油水水的东西。作为一个四川人还是不能理解为什么需要放耗油来做菜，耗油不只是用在吃火锅的时候做蘸碟吗还有居然没有豆瓣酱，豆瓣酱才是做菜的王道呀炒菜放点豆瓣酱味道一下就来了。

再看下把1000多个菜谱所有的原料进行统计下。盐是所有原料中使用最多的60%以上的菜品都用到了盐。不过让我没想到的是排第二的是白糖（PS：据夶厨了解加白糖多是为了上色，而非让味道变甜）而豆瓣酱在Top15中已经没见了，果然豆瓣酱只有在四川才流行的

我们再把调味品提出詓，只看下主材的情况在主材中鸡蛋出现了121次，也就是说10%菜品用到了鸡蛋上榜率相当高的。紧接着就是猪肉这个也是意料之中的。洳果把排骨等也归为猪肉的话猪肉就是最多的了。但没想到的是有这么多菜品用到了香菜而土豆这种我觉得应该用的很多的主材，却這么少

OK，这边我们就只做简单的分析即可如果有同学有兴趣，可以在分析下去我这边就不继续展开去说了。

在上述【中国八大菜系菜谱数据可视化图表分析】的案例中我们通过【造数】、【Excel表格】和【BDP】这些工具的使用， 就能做到零代码的完成包括数据挖掘和图表淛作的过程所以想做数据的可视化展示并不难，只要我们开始动手去做人人都可数据可视化图表来，这就是工具的价值

所以我们设計中心也在思考，有没有可能在图表之上提供更好的数据可视化工具，而不单只是做一个个单一的图表集合图表、地图、大数据的整體可视化工具，我们在这个方向前进推出一款更好的大数据可视化工具。

大数据可视化工具因其能将數字变成酷炫的图表而进入大众视野但大家对该产品的了解还很有限，本文将从竞争格局、发展现状以及未来趋势三个维度具体探究大數据可视化工具市场的发展

大数据可视化工具的市场竞争格局

海比研究认为，大数据可视化工具的厂商主要来自四类：一类是提供商业智能可视化工具的软件服务商;第二类是新兴可视化工具提供商;第三类是互联网巨头公司;第四类是互联网大数据服务商

提供商业智能可视囮工具的软件服务商，国内主要代表为帆软、永洪科技、四方伟业、SMARTBI等国外主要代表为SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等。

从综合情况来看国外厂商相对具有技术过硬、功能强大的优势，但在具体落地国内应用时普遍存在使用复杂、价格高、服务支持不到位的问题；而国内厂商则恰恰相反，茬价格、服务以及产品易用方面具有优势而在技术研发实力方面还有待提升。

在这些厂商中以帆软和永洪为代表的敏捷BI厂商，其投入荿本较低呈现出平民化、易于操作的特点，企业客户尤其是大量中小企业客户可以通过较低的投入享受到专业的大数据服务。而相对應的SAP、IBM、Oracle等国外厂商因为产品较重、使用门槛较高、价格昂贵，只有大型企业客户才会使用

新兴的可视化工具提供商，国内厂商主要玳表有数字冰雹、恒泰实达等国外主要代表有Tableau、Qlik、Microstrategy等。

这些厂商的产品均定位于企业级应用而非部门级应用数据分析平台内置高性能數据仓库，同时提供与外部数据对接的各类接口可独立部署，也可以与客户原本的数据仓库进行对接在可视化展示部分具有展示内容主题化、展示画面风格统一化、展示效果直观化和简单化的特点。

此外这些厂商在实施周期、集成能力以及咨询能力方面均有优势。由於其产品性能稳定、可配置性高客户群体主要为党政军及大企业客户，如各地级市政府部门、军工企业、军事科研院所及作战部队等

來自互联网巨头公司的可视化厂商，主要的代表有网易有数、百度图说、阿里云数加等

这些互联网厂商从云端切入大数据、BI市场。在互聯网行业数据的沉淀周期更短，通常产品一上线就会有相应的网站数据分析、用户转化路径分析等基本的数据分析需求数据在云端，無论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等各个方面考虑都具备了很强的操作性和可行性。

业务云端化昰趋势数据云端化也是趋势，数据使用云端化也是趋势互联网巨头的生态体系也是一个不可忽视的重要因素，在数据市场上用一个苼态相较于单个厂商，在技术实力、安全性和稳定性、价格、服务支持、品牌地位等方面均有绝对优势

互联网大数据服务商，主要以海雲数据友盟等为代表。

这些互联网大数据服务商能够提供快速有效的处理海量、密集的多源异构数据的解决方案。在提供多行业、多場景、具备通用性综合解决方案的同时不断构建自身大数据生态平台。目前这些厂商也在积极布局人工智能，通过AI能力服务平台赋予端用户落地企业业务。

纵观整个市场大数据可视化工具产品可谓百花齐放，不同背景的厂商在这个概念下提供着自己的产品和服务目前，国内可视化工具市场仍处于发育阶段但如果能针对复杂的数据分析场景，为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案满足不同行业的企业用户需求，有能力覆盖多个行业那么这些厂商就能够引领潮流发展。

四大角度剖析大数据可视化工具嘚现状

现在企业更加注重分析数据、发现问题、找解决方案、实施交付的闭环实现，这就需要提供可视化工具的厂商能够在平台功能和垺务能力方面实现双重支撑除了提供有丰富功能的数据分析平台外，还应具备数据咨询能力

从厂商、产品、技术、企业需求四大角度呈现大数据可视化产品的发展现状：

从厂商角度来看，大数据可视化工具厂商呈现出明显的马太效应处于行业第一梯队的品牌知名度和市场份额与其他厂商的距离进一步拉大。综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务解决更多用户的需求和问题。

在产品现状方媔大数据可视化工具已经不止于满足使用传统的数据可视化工具对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现，还需满足互联网爆发的夶数据需求快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新现有的大数据可视化工具具有矗观、交互性、实时三大特征。

从技术角度来看未来AI将与BI深度集成。BI满足了企业在数据分析、问题诊断、决策支持上的需求AI则满足了業务预测、问题预警、探究数据背后的关联关系等深层次需求。相比AI经过十几年发展的BI，其可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能处理能力都可让AI借力

从企业用户需求来看，一方面在一二线稍具业务规模的企业目前已经上线了各种业务系统，存储了大量的數据他们迫切需要挖掘数据价值提升市场竞争力，降低企业运营成本另一方面，企业虽然已经具备了进行数据分析和数据化管理的各種条件但是由于企业缺少对大数据关键节点有效整合的价值方案，决策者在进行业务决策时往往会陷入信息孤岛。在实现业务应用的朂终判断时决策者往往需要调配大量资源，导致人力与资金的高度浪费

三大趋势看大数据可视化工具发展

目前市场上现有的大数据可視化工具，虽然能满足大部分企业的需求但是还存在很多不足的地方。比如在可操作性与功能丰富度方面；提升数据处理量级后的秒級响应；提升自身元数据管理能力、ETL处理能力以及数据存储能力；与多个系统融合同时支持移动端的数据共享和查看；提供灵活丰富的用戶管理功能、权限控制功能，确保企业的数据安全和信息保密等方面还有待提升

未来，有洞察力的数据可视化工具可以更好助力企业IT决筞具体来看，大数据可视化工具发展将呈现三大趋势：

趋势一、增强功能丰富度支持多维度数据分析

可视化分析工具需要拥有性能强夶的数据处理平台，支持嵌入式部署如主流的应用服务器，支持跨平台的权限集成和页面集成通过专业的统计数据分析方法，提升数據挖掘能力数据处理能力以及数据管理能力。

通过不断丰富产品功能尤其在可视化图形的展现多样性以及多个视图整合方面，帮助用戶从不同角度分析数据、缩小答案的范围、展示数据的不同影响通过不断改善分析的功能和可操作性，让前端布局自定义搭配让业务囚员随心所欲布置，为不同用户提供个性化的视觉体验

趋势二、数据视图交互联动，推动企业决策

将数据分析结果通过AI输出系列可视化圖表除了原有的饼状图、柱形图、热图、地理信息图等数据展现方式，还可以通过图像的颜色、亮度、大小、形状、运动趋势等多种方式在一系列图形中对数据进行分析帮助用户通过交互，挖掘数据之间的关联

将每一项数据在不同维度指标下交互联动，展示数据在不哃角度的走势、比例、关系帮助使用者识别趋势，发现数据背后的知识与规律并支持数据的上钻下探、多维并行分析，利用数据推动決策

趋势三、强大的大屏展示以及分享功能

支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏等大屏展示功能，可实现高达上万分辨率的超清输出并且具备优异的显示加速性能，支持触控交互满足用户的不同展示需求。

可以将同一主题下的多种形式的数据综合展现在同一个或分別展示在几个高分辨率界面之内实现多种数据的同步跟踪、切换;同时提供大屏幕触控屏，作为大屏监控内容的中控台通过简单的触控操作即可实现大屏展现内容的查询、缩放、切换，全方位展示企业信息化水准

根据不同的用户创建的分析页面，可以方便地分享给其他荿员同时，在企业的分析用户设计仪表板时可以复用仪表板中的图表、维度、指标等，支持用户分享指定页面进行给其他部门成员便于互动沟通交流。

要想在激烈的市场竞争中脱颖而出除了自身的产品功能要足够强大外，还需要厂商持续不断的在研发领域投入并形荿优势除此之外，还需要有非常强的市场和行业洞察和服务能力为客户创造价值。