在谷歌圖片搜索有關(guān)“大數(shù)據(jù)”，會出現(xiàn)很多個由三維“0”和“1”組成的圖片;有一些解釋性的信息圖表;甚至出現(xiàn)“黑客帝國”的界面。在人類能夠理解的范圍內(nèi)，大數(shù)據(jù)究竟是什么樣子呢?

如果問一家大公司的首席執(zhí)行官什么是“大數(shù)據(jù)”，他們可能會描述一些類似于黑匣子(飛機上的飛行記錄器)的東西，或者在白板上畫一朵云。如果問數(shù)據(jù)科學家，他們可能會向你解釋一下4v的概念，試圖使用信息圖表(其實只是事實的可視化集合)，當然還帶有相應(yīng)地說明。之所以不同人給出不同答案是因為“大數(shù)據(jù)”是一個有著多種含義、象征，應(yīng)用于不同組織的模糊術(shù)語。

可以理解的是，要想弄明白大數(shù)據(jù)是發(fā)源于哪、什么時候盛行是很難的。從最早開始有記錄直到2003年，人類共創(chuàng)造了5EB的數(shù)據(jù)(五十億千兆字節(jié))。到了 2011年，每兩天就會產(chǎn)生這么多的數(shù)據(jù)。與前幾代數(shù)據(jù)相比，我們正真實現(xiàn)了飛躍式地發(fā)展。談到今天的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式有助于傳遞信息，不過它需要的不僅僅是漂亮和表面文章。它必須有效，展現(xiàn)多個維度，還要考慮實用性。

新的軟件和技術(shù)使得我們能夠更深入的理解和利用這些龐大的數(shù)據(jù)集。然而，我們要去真正收集和加工有價值的大數(shù)據(jù)，唯一方法是要提高數(shù)據(jù)可視化的水平。 我們怎樣進行可行性分析、深入了解、全面可視化地表示信息呢? 答案是我們需要使數(shù)據(jù)更人性化。

新的可視化 新的挑戰(zhàn)

讓大數(shù)據(jù)有意義，使之更貼近大多數(shù)人，最重要的手段之一就是數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)可視化是尋路儀，從字面上理解，就如同街頭的路標指引你到公路，從象征意義上理解，其顏色、大小或抽象元素的位置都會傳達信息。在某種意義上，恰當?shù)目梢暬瘶俗R可以提供較短的路線，幫助指導決策，成為通過數(shù)據(jù)分析傳遞信息的一種重要工具。然而，要真正可行，數(shù)據(jù)可視化應(yīng)有適當?shù)亟换バ浴Ｋ鼈儽仨氃O(shè)計良好、易于使用、易于理解、有意義、更容易被人接受。

Michal Migurski說：“數(shù)據(jù)可視化是一個相對的概念… …通常說它是即將出現(xiàn)在地平線上的新事物。”隨著技術(shù)的變化而改變，我們不斷地開發(fā)新的工具以利用它實現(xiàn)跨行業(yè)應(yīng)用。一些熟悉的可視化包括信息圖示、臭名遠揚的看板，當然還有地圖。

現(xiàn)今無所不在的信息圖示是解釋復雜問題的好方法。在此類別中，Visua.ly是一個很重要的資源。圖表通常是在精心制作的海報或演示文稿中來傳達意思，但因它們往往是固定時間，當需要提供實時信息就表現(xiàn)地不如人意了?？窗?dashboard)或許是一個有用的工具，但它們往往設(shè)計的不好。同樣的圖表和圖形重復地出現(xiàn)。

當看板被望文生義地理解為類似車輛儀表盤和里程計時就更糟了。最致命的是當想要通過看板傳達有關(guān)人的信息時，他們往往不夠人性化。最后，地圖作為一個依賴于地理的重要的信息層，是我最喜歡的可視化之一。當你可以依靠一個國家或省的地形等可識別的圖形處理數(shù)據(jù)，地圖是很有用的，但如果不是地理數(shù)據(jù)怎么辦?

想想谷歌地圖，它可以說是現(xiàn)今世界上最全面和最成功的數(shù)據(jù)可視化集。它提供多種形式的廣泛的數(shù)據(jù)集，不斷更新而且相當容易使用。其界面提供滿足個人需求和查詢數(shù)據(jù)的多個視圖，可以跨設(shè)備使用。它還提供了一個強大的API，使其不再僅僅是個軟件，而成為一個平臺。它的 API能夠?qū)崿F(xiàn)從基礎(chǔ)地圖功能到呈現(xiàn)難以窮盡的地理信息。

看看Weldon Cooper Center服務(wù)大眾的 Racial Dot Map(基于谷歌API創(chuàng)建)，使用顏色編碼描繪了在美國分布的種族多樣性(類似于在熱圖上看早晨的天氣報告)。你也可以放大一個特定區(qū)域或地區(qū)來獲取細節(jié)(每個人代表一個點，按種族用顏色編碼)。

有了谷歌，如何顯示信息和組織信息成為了大家關(guān)心的問題。但這需要一個群落具有穩(wěn)健性(400多位谷歌員工在為地理信息產(chǎn)品服務(wù))。然而對于數(shù)據(jù)可視化來講，來源越少，風險越小。

數(shù)據(jù)光譜的另一端，可以看看紐約時報是怎樣用視覺效果為它的報道增光加彩的。例如，一篇關(guān)于NASA的開普勒任務(wù)的報道，記錄了超過190個被證實圍繞遙遠恒星運轉(zhuǎn)的行星，它們在行星軌道上運行的速度，到距離恒星的距離、恒星溫度和星系的大小都被加入了淺顯易懂的可視化效果。

另一個例子就是用圖形描繪絲綢之路，描述這著名的貿(mào)易路線的現(xiàn)代版本。彩色照片和精心編輯的視頻，按沿路線上的重要地點分組，傳達絲綢之路的內(nèi)涵，旁邊有信息圖表幫助從地理上理解這些照片和視頻。

通過這些可視化成果，你也會開始認識到一些限制，我們是否能夠呈現(xiàn)出所有可以想象到的數(shù)據(jù)(想象一下檢查19億而不是使190顆的系外行星)，或者是否需要從多個維度上理解數(shù)據(jù)。這些例子就像發(fā)展大數(shù)據(jù)可視化的路標。我們從這些零散的示例到更大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用中又可以學到什么?

大數(shù)據(jù)才剛剛開始出現(xiàn)，我們管理后端的方式也在不斷變化。我們要通過有意義的、交互性的方式，利用強大的工具來可視化數(shù)據(jù)。我們需要跨學科的團隊，而不是單個數(shù)據(jù)科學家、設(shè)計師或數(shù)據(jù)分析員，我們需要重新思考我們所知道的數(shù)據(jù)可視化。圖表和圖形還只能在一個或兩個維度上傳遞信息，那么他們怎樣才能與其他維度融合到一起深入挖掘大數(shù)據(jù)呢?我們的大數(shù)據(jù)可視化(BDV)工具需要實現(xiàn)更多過功能和更新，而不僅僅是個軟件。

在此過程中，數(shù)據(jù)可以變得更具可塑性、可行性，最終更加人性化。通過靈活的數(shù)據(jù)和可視化框架，我們希望能容納多種意見，使我們能夠利用數(shù)據(jù)適應(yīng)不斷變化的需求和查詢。接受大數(shù)據(jù)的模糊性，但要提供并找到讓它和你聯(lián)系的更加緊密的工具。數(shù)據(jù)的可視化解釋會因你的目標和對目標的回應(yīng)的不同而不同。因此，雖然會存在視覺上的相似之處，但沒有兩個可視化結(jié)果是相同的，就像世界上不可能有完全相同的兩片葉子。