
在數(shù)據(jù)分析工作中,數(shù)據(jù)可視化雖然只是最后一個(gè)步驟,但也是必不可少的一個(gè)步驟,好比一個(gè)產(chǎn)品再怎么出色,也得有一個(gè)展示自己的平臺(tái),才能讓觀眾看到它的優(yōu)秀和魅力。所以說,我們?cè)趯W(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析知識(shí)的時(shí)候一定不能落下數(shù)據(jù)可視化的學(xué)習(xí),在這篇文章中我們就重點(diǎn)給大家介紹一下數(shù)據(jù)可視化的未來發(fā)展趨勢(shì)。
數(shù)據(jù)可視化工作的第一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)就是協(xié)作,這是因?yàn)?a href='/map/shujucangku/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)倉(cāng)庫是數(shù)據(jù)的集中來源,但是真正的分析和洞察發(fā)生在臺(tái)式機(jī)上,人工組合多個(gè)源。下一代平臺(tái)允許多個(gè)用戶通過API或數(shù)據(jù)虛擬化來發(fā)布數(shù)據(jù)源、算法和洞察。如果實(shí)現(xiàn)這樣的要求能夠?yàn)槲覀児ぷ魈岣咝省?
當(dāng)然多實(shí)體也是數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展趨勢(shì),分析平臺(tái)越來越多地被組織的多個(gè)部門甚至是跨組織使用。平臺(tái)不僅僅用于共享數(shù)據(jù),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(qiáng)數(shù)據(jù)分析的解析能力。
而多源同樣是數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展趨勢(shì)之一,這是因?yàn)樵S多組織專注于內(nèi)部數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析,但往往忽視了公共和第三方數(shù)據(jù)源的不斷增加,這些數(shù)據(jù)源可用來增強(qiáng)分析解決方案。這種將來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)混合的能力是至關(guān)重要的,但是它需要對(duì)數(shù)據(jù)輸入有復(fù)雜的管理方法,包括許可和更新。否則,外部數(shù)據(jù)源可能會(huì)過時(shí)或不準(zhǔn)確,所以說不能夠再混用。
數(shù)據(jù)可視化還需要做到自動(dòng)化,這是為了確保分析團(tuán)隊(duì)的效率,工作流自動(dòng)化正在迅速成為一種必需品。當(dāng)然,隨著數(shù)據(jù)融合和更新變得更加復(fù)雜,自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集、處理和跟蹤也變得更重要。組織開始把主要研究平臺(tái),如調(diào)查工具,與工作流自動(dòng)化和可視化組件結(jié)合,以簡(jiǎn)化工作,提高分析的質(zhì)量。
如果數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)智能的話那就更好不過了,這是從多個(gè)來源獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)僅僅是分析組織真正目的的先決條件,從數(shù)據(jù)中獲得高價(jià)值的見解。它越來越多地應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。前沿組織正在將這些工具應(yīng)用于以前無法訪問的數(shù)據(jù)。
最后,數(shù)據(jù)可視化需要做到的就是實(shí)時(shí),互聯(lián)網(wǎng)永遠(yuǎn)在線的特性讓我們來到一個(gè)即時(shí)滿足的世界。這也是分析解決方案的例子,而用歷史數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是不可能的了。因此,數(shù)據(jù)收集和分析的批處理方法將被隨需應(yīng)變的數(shù)據(jù)更新所取代。這給平臺(tái)的計(jì)算需求帶來了壓力,因?yàn)樗枰獙?shí)時(shí)處理不斷增加的數(shù)據(jù)量。它還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)可用性施加壓力,確保最近的數(shù)據(jù)源被用于分析。
在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的未來發(fā)展趨勢(shì),通過對(duì)這些知識(shí)的講解我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展前景是非常樂觀而且日趨重要的,可以肯定的是——未來數(shù)據(jù)可視化能夠?yàn)槲覀兂尸F(xiàn)出的功能將會(huì)更多,而與此同時(shí)也說明我們需要掌握的知識(shí)也將更加完善和廣闊。
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