可視化：讓大資料應用能夠“落入尋常百姓家”

先說說大資料的應用：就是大量的能夠收集、存儲的原始資料，經過各種分析可以揭示一定的行為模式和發展趨勢，并提供給終端消費者(客戶)使用。

大資料

那麼如何在不同的場景下降低消費成本(指客戶/使用者為實作消費品或服務的效用過程中所付出的代價)，即是否有效降低使用者獲得服務所付出的代價。(ps. 關于消費成本，可以看我之前寫的《視野：從消費動機、消費成本的角度對商業化的思考》)無論是深入行業裡去提高原有效率、提供資料應用服務解決實際問題，還是通過組織資料做一些商業創新嘗試等等，資料應用的價值是非常大的。

舉個例子，以前，因為小微企業沒有廠房，大銀行不肯給他貸款。而阿裡巴巴在平台上收集這些小微企業的資料，通過這些資料為企業提供信貸和擔保，而小賣家根據自身的這個業務資料就可以貸款，三年來他們累計為數十萬家店鋪提供貸款，累計上千億元人民币。而我們知道，在此之前小微企業貸款怎麼解決一直是個問題。這就是一個大資料在商業創新上的應用，解決了傳統方案解決不了的問題，同時也構造了一個良好的資料生态和商業體系。

那麼接下來，說說資料可視化。我的了解是：

“可視化提供了人和資料之間的連接配接，讓晦澀的表格、資料更加容易被了解，進而建立人們對資料的價值觀，進而改善人們的生活。資料可視化在某種意義上就在加速資料應用場景的多元化和大衆化。”

先闡明資料和可視化的概念：

資料：人類對于客觀事物的抽象。

可視化：通過把複雜的資料轉化為可以互動的圖形，幫助使用者更好地了解分析資料對象，發現、洞察其内在規律。

以往，如果要了解更為複雜的資料，必須跨過一定甚至更高的認知門檻，才能對客觀資料對象建立相應的心理圖像，完成認知了解過程。好的可視化就能夠極大地降低這個認知壁壘，将複雜未知資料的互動探索變得可行。

可視化将推動大資料應用更加高頻、更為大衆化：

首先，就如同早期沒有圖形界面還是指令行的計算機晦澀難懂，然而出現了圖形化作業系統以後，再次之後，個人計算機開始并迅速普及起來。同樣的，可視化就可以了解為人和資料之間的界面，我們會容易地以可見的或實體的視角觀察和了解資料，确實就是“一張圖勝過千言萬語”。

其次，可視化也為使用者提供了更為友善工具，讓我們可以更為主動分析處理與自己工作、學習、家庭、購物等方面有關的資料。

在今天這樣資料爆炸的大背景下：

　　可視化将進一步推動大資料更為廣泛的應用将顯得尤為有意義：

會有越來越多适合使用者使用需要的可視化方法和工具，而越來越多的網際網路産品将結合資料給使用者提供可視化的資料及服務：比如百度搜尋指數、阿裡巴巴大資料平台提供了一系列可視化的資料服務等。還有比如現在app們都搞的使用者年終資料盤點，比如支付寶的1年使用者支付寶記錄，以可視化的資料方式讓使用者能夠直覺感受到自己使用支付寶1年的情況，并分享到朋友圈等。

并且可視化一定會且正在和移動網際網路深度結合，使用者通過手機的到可視化的資料并應用到自己的生活中，同樣的通過手機也可以參與到資料應用和資料服務中。

進而，将有更多大資料可視化公司湧現出來。

當然可視化也不僅僅是“落入尋常百姓家”這麼簡單：

舉個例子，某谷歌前雇員創業做了一個叫climate的氣象公司。由于美國氣象局的資料是公開的，這家公司就從這個資料庫裡獲得幾十年的天氣資料，把各個不同地區的降雨、氣溫，每個月土壤的情況以及曆年農作物産量做成一個圖表，進而預測美國任何一個地方的農場明年的産量，通過可視化的資料服務向使用者出售個性化保險，以幫助使用者有效地規避農作風險。最後這家公司大獲成功，跨國農業生物技術公司孟山都(monsanto)于14年5月斥資約9.3億美元收購了climate。

雖然，目前大資料的應用還面臨很多挑戰，如大資料的安全與隐私令人憂慮、資料權屬方面也問題重重。然而，無論是對資料的深度分析推動大資料智能應用和商業智能的發展，還是更廣泛、多元的(如網際網路金融、健康、教育、智慧城市、企業資料化、工業大資料等)大資料的商業化應用，都預示着大資料生态和産業的發展是頗為值得期待的。

本文轉自d1net（轉載）