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雷达卡
随着大数据应用技术的发展，数据可视化技术也越来越多地被人们提及。相对于“大数据分析工具、云计算”这些应用技术，数据可视化好像并不是什么高深的技术。但这只是表面现象，真实的数据可视化比我们想的要复杂得多。
数据可视化深入人心
近年来，随着大数据分析工具的普及和大屏展示技术的发展，数据可视化也更加频繁地出现在人们眼前。数据可视化在数据展示方面有着天生的优势——炫酷的图表与直观的表达方式是最为人们所喜闻乐见的。
除了在数据展示方面的应用，越来越多的大数据分析工具也将数据可视化技术作为末端数据展现技术。如在国云数据的大数据魔镜中，内置有500多种数据可视化效果和数据算法，用户可以藉此来完成数据分析与数据展现任务。
实用与炫酷，不可兼得？
数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
对于数据可视化的发展方向问题，业内也是争论不休的，关键就在于如何在图形效果和数据分析功能间寻找平衡。在大数据魔镜中，数据分析和图形效果都有单独的引擎驱动，并不互相影响与重叠，这种“双引擎”架构的模式让大数据魔镜在拥有诸多数据可视化效果的同时又保持强大的数据处理能力，证明数据可视化的技术应用是没有“鱼和熊掌”问题的。
数据可视化的发展前景
数据可视化作为新兴的技术，现在还处在初始阶段。在可视化表现上，现在的技术只做到了平面展示技术。而在未来，3D、动画、甚至全息屏幕的数据可视化手段都会被开发出来。现在所缺少的，不过是技术上的积累。
而在应用层面，数据可视化技术可能不仅会出现在大数据分析工具的末端展现上，还将会有更多的应用平台。同时，也会继续拓展在数据展现和数据分析方面的维度。在那时，通过数据可视化技术对数据进行重新定义，我们能获得更好的数据体验。
无论是大数据分析工具的图形分析需求还是企业家的数据展示需求，都在影响着数据可视化的发展。而在未来，需求会更多。所以数据可视化要做技术和艺术上做好两手准备，寻找二者之间的平衡点；除了技术开发上的考量，还要兼顾部署与应用问题。所以，真正的数据可视化比我们想象要复杂的多！
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