数据可视化的未来趋势分析

近几年里，大数据在很多网站上都能清楚的看到，很多数据也能够清晰的看到，但是总结起来应该叫做数据可视化，不管是大数据可视化还是信息可视化，相对来说就是对用户行为的实时的了解，如果出现问题能够及时的作出调整。

相信很多朋友应该知道Facebook实时数据吧，他们构建的实时数据处理生态系统每秒钟能够处理数百GB的数据。Facebook在设计该系统时从易用性、性能、容错、可伸缩性以及正确性等方面考虑所做的重要设计决策，这些决策和系统如何满足秒级的延迟需求，以及在构建该系统的过程中Facebook所总结的经验教训。

Facebook认为在设计一个实时数据处理系统的时候首先要想清楚下面5个问题：

易用性：处理需求有多复杂？SQL是否足够？是否必须要使用C++或者Java这样的编程语言？用户编写、测试和部署一个新的应用程序需要多长时间？

性能：允许多长时间的延迟，毫秒级，秒级，还是分钟级？单机或者总体需要多大的吞吐量？

容错能力：可以容忍哪些类型的错误？数据处理或输出的次数通过什么语义来保证？系统如何存储和恢复内存状态？

可伸缩性：数据是否支持分片从而进行并行处理？系统是否能够容易地随着数据量的变化进行调整？是否可以重新处理之前的有价值的老数据？

正确性：是否需要ACID特性？作为输入的所有数据是否都需要被处理并在最终的结果中出现？

从上面这些问题中你能看出什么？在未来的数据可视化趋势已经成为必然性，而且在国内也有很多数据可视化工具，因为现在一篇文章中可能都会放几张数据对比的图片，这样的趋势已然是不会改变，只有不断的创新才会走的更远。

在金融领域、政府应该用的会非常多，可以时刻的监控数据情况，把最新的数据展现在大屏幕上面，清晰的看到自己想要看到的数据，比如北京的地铁，在什么时间段会比较挤，什么时间段稍微的轻松，相信他们已经做到时刻的了解到，而且根据反馈的数据做出调整，让更多北漂的人方面上班，不断的创新中走出了时代的创新，一样样新的产品创新出来，这也是我们这个时代的骄傲。

现在市场中的数据可视化工具也非常的多，不管你使用什么样的工具，只要能够满足你的要求的就是好的可视化工具，因为生在大数据时代必须对数据进行实时的了解，才能更近一步，才能分析出具体原因及解决办法，希望数据可视化能够在未来的时间里能够帮助到你。

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