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數據可視化的未來發展趨勢是什么？
2019-05-09
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在數據分析工作中，數據可視化雖然只是最后一個步驟，但也是必不可少的一個步驟，好比一個產品再怎么出色，也得有一個展示自己的平臺，才能讓觀眾看到它的優秀和魅力。所以說，我們在學習數據分析知識的時候一定不能落下數據可視化的學習，在這篇文章中我們就重點給大家介紹一下數據可視化的未來發展趨勢。

數據可視化工作的第一個發展趨勢就是協作，這是因為數據倉庫是數據的集中來源，但是真正的分析和洞察發生在臺式機上，人工組合多個源。下一代平臺允許多個用戶通過API或數據虛擬化來發布數據源、算法和洞察。如果實現這樣的要求能夠為我們工作提高效率。

當然多實體也是數據可視化的發展趨勢，分析平臺越來越多地被組織的多個部門甚至是跨組織使用。平臺不僅僅用于共享數據，洞察力、可視化和算法可以跨組織邊界共享。這樣就能夠加強數據分析的解析能力。

而多源同樣是數據可視化的發展趨勢之一，這是因為許多組織專注于內部數據源進行分析，但往往忽視了公共和第三方數據源的不斷增加，這些數據源可用來增強分析解決方案。這種將來自多個數據源的數據混合的能力是至關重要的，但是它需要對數據輸入有復雜的管理方法，包括許可和更新。否則，外部數據源可能會過時或不準確，所以說不能夠再混用。

數據可視化還需要做到自動化，這是為了確保分析團隊的效率，工作流自動化正在迅速成為一種必需品。當然，隨著數據融合和更新變得更加復雜，自動化數據收集、處理和跟蹤也變得更重要。組織開始把主要研究平臺，如調查工具，與工作流自動化和可視化組件結合，以簡化工作，提高分析的質量。

如果數據可視化實現智能的話那就更好不過了，這是從多個來源獲得高質量的數據僅僅是分析組織真正目的的先決條件，從數據中獲得高價值的見解。它越來越多地應用機器學習和人工智能處理結構化和非結構化數據源。前沿組織正在將這些工具應用于以前無法訪問的數據。

最后，數據可視化需要做到的就是實時，互聯網永遠在線的特性讓我們來到一個即時滿足的世界。這也是分析解決方案的例子，而用歷史數據分析已經是不可能的了。因此，數據收集和分析的批處理方法將被隨需應變的數據更新所取代。這給平臺的計算需求帶來了壓力，因為它需要實時處理不斷增加的數據量。它還會對數據可用性施加壓力，確保最近的數據源被用于分析。

在這篇文章中我們給大家介紹了關于數據可視化的未來發展趨勢，通過對這些知識的講解我們不難發現數據可視化的發展前景是非常樂觀而且日趨重要的，可以肯定的是——未來數據可視化能夠為我們呈現出的功能將會更多，而與此同時也說明我們需要掌握的知識也將更加完善和廣闊。


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