数据可视化的未来人眼仅仅透过平面的屏幕来接收信息仍然存在着限制，VR、AR、MR、全息投影…这些当下非常火热的技术已经被应用到游戏、房地产、教育等各行各业，可以预见的是数据可视化也能与这些技术擦出有趣的火花，比如带来更真实的感官体验和更接近现实的交互方式，使用户可以完全“沉浸”到数据之中。可以想象一下，当我们可以以360?多方面的角度去观看、控制、触摸这些数据时，这种冲击力自然比面对一个个仅仅配着冷冰冰的数字的柱状图要强得多。值得一提的是，因为一个圆饼只有360度，如果类别太多了，这个饼会被切割得非常细，不利于阅读。而在不远的未来，触觉、嗅觉甚至味觉，都可能成为我们接受数据和信息的感知方式。感谢技术的飞速发展带给了人类更多元的选择，使我们可以运用前所未闻的创造性方式来展示数据，给BIM技术的应用者，展现了巨大的应用可能。防止流程失误可视化管理案例可视化管理也可用以唤起员工注意或预防问题。数据可视化是一门同时结合了科学、设计和艺术的复杂学科，其核心意义始终在于清晰的叙述和艺术化的呈现，这些需要依靠数据分析师和设计师的精心策划而不是仅有炫酷的效果，***终达到帮助用户理解数据和做出决策的目标，才能发挥它巨大的价值和无限的潜力。重庆木棉树软件开发有限公司始创于2009年底，致力于为用户提供网络沉浸式体验的技术解决方案！是一家在顶端软件领域***从事网页3D引擎算法的研发，以及3D网站设计制作的创新型高技术企业。大数据可视化的步骤一、明确需求：开始创建一个可视化项目时，第1步是明确要回答的问题，又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业？数据可视化是一个需要理解业务需求、数据结构、数据交互原理、数据表达逻辑以及考察审美的复杂工作。”明确实施企业对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。二、建设数据仓库的模型：数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)：数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。四、建立可视化场景：建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。重庆木棉树软件开发有限公司始创于2009年底，致力于为用户提供网络沉浸式体验的技术解决方案！是一家在顶端软件领域***从事网页3D引擎算法的研发，以及3D网站设计制作的创新型高技术企业。数据可视化优势数据可视化一定可以被视为数据分析的代表。它不会改变数字或问题，它只是给你更多的方式来看待它们。如果高等分析是您的***所需要的，那么更多地根据其数字运算功能而不是可视化功能来评估自助BI工具。但是，如果您试图更轻松，更深入地了解您的***正在向更广泛的员工收集的所有数据，那么数据可视化至关重要。请记住，并非所有人都能轻松理解所有图像。人们以不同的方式学习和摄取信息。这有两层意思：第1，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络。了解您的受众并选择***适合与该受众群体沟通的可视化。)