引言：智能化数据可视化是啥？为啥这么关键？怎样最快速地触碰乃至参加智能化数据可视化 —— AVA
什么是智能数据可视化
大数据可视化，简单而言，便是将数据信息制作成数据图表，便于形象化掌握数据信息和从数据中发觉信息内容。这是数据信息与人间的纽带、数据统计分析传动链条里的“最后一公里”，使用价值非常大。 “智能化数据可视化”，粗鲁地讲，便是把从信息到数据图表的制作过程给自动化技术掉。从数据信息“一键生成”数据图表、表格，乃至直取数据信息身后的信息内容、给予预测分析发展趋势，这便是将数据信息一瞬间转换为使用价值的火红金手指。
“智能化”两字现如今早已过多宣传策划了。实际上，“智能化”是个非常容易“岁月如梭”的定义，当一种一个新的自动化控制发生时，大伙儿非常容易理性觉得这也是“智能化”的。而当这一技术成熟、普及化之后，大伙儿又渐渐地不觉得它“智能化”了。例如在功能手机时期，我们认为“智能机”很高档，亦在每人必备一部 iPhone 的今日，你对它界定就仅仅“手机上”。“智能化”的定义，在现阶段的情境下，通常表明用时下最先进的技术完成的自动化技术作用。
大家所谈的“智能化数据可视化”，就是指用时下前沿科技（一般包括人工智能应用）自动化技术形成数据可视化具体内容。为何“智能化”？实际上是这个方位的技术研究和运用刚发展，还不完善，还不能保证具备实用性，却又十分有发展前景。因而，智能化数据可视化技术研发和商用化的发展必须确定一个较为主要的角度。 商务智能与提高剖析
针对一些繁杂的技术专业数据可视化行业（例如 CT 显像），要想设计方案具备实用性的智能化数据可视化方法是什么非常难的。一般我们说的“智能化数据可视化”，就是指在“商务智能”行业的数据可视化。商务智能数据可视化的默认设置目标用户是并没有专业级别的数据可视化专业知识的。这就代表着图表类型不可以设计方案得太过比较复杂，数据图表的类型也需要有一定的限定。这样就确保了类型的实用性、制约性和易读性。另一方面，商务智能讨论会给公司和机构产生很大的使用价值，在商业服务中被普遍使用，具备普遍的实际意义。 商务智能数据可视化指在商务智能基础理论与方式发展趋势情况下与大数据可视化结合的定义和方式。商务智能的目标是将商业服务和公司运维管理中搜集的数据转化为专业知识，协助领导者作出聪明的业务流程经营决策。数据包括来源于业务管理系统的订单信息、库存量、买卖账务、顾客和经销商等，及其别的环境因素里的各种各样数据信息。从技术层面上看，商务智能是数据库管理、联网剖析解决专用工具和数据分析等新技术的灵活运用，其目的是使各个领导者获得知识或判断力。自然地，商务智能数据可视化专业科学研究金融数据的智能化数据可视化，以提高消费者对信息的理解能力。 —— 《数据可视化》陈为等主编
在“类商务智能数据可视化”情景中，用户群体不尽相同。目标用户目的是为了“必须得到数据信息身后的消息得人”，进一步是“必须自身做数据分析得人”，更进一步是“必须制作图表得人”。在现实生活中，这种受众人群有可能是大数据分析师、数据产品开发者、产品运营、顾问、政府公务员等，她们是很高频率的客户。自然也可能是企业管理人员、餐厅老板、学校校长等领导者。也有很有可能拓展到每一个个人角色定位，例如教师、医师、销售人员。只需是可以触碰到数据信息（不论是大到一整个公司数据库，也是小到一份 Excel 报表）并必须从数据中获得信息内容得人，都必须是智能化数据可视化的受众群体。
一样，商务智能商品也是有不一样等级。不管是什么级别的商品，在商业数据分析上面绕不动好多个流程： • 数据信息 • 导入数据 • 明确提出分析需求 • 大数据可视化结论 • 管理决策
只不过是，不一样的受众人群应当相匹配不一样的方式。例如导入数据，相对于一般用户而言，很有可能便是把一个 Excel 报表拖进网页页面。针对技术专业客户来讲，则很有可能必须处理联接各种各样数据库的要求。
因而，一般大家现阶段所谈的“智能化数据可视化”，就是指在“类商务智能数据可视化”行业内，根据自动化的方式迅速达到各种消费者的大数据分析要求。依靠其工作能力，大家能将商务智能引向“提高剖析”时期。
什么是“提高剖析”？简单点来说，便是根据人工智能应用，为传统式的商业数据分析步骤给予更自动化技术、更粗粒度、更精确的协助实力，进而达到剖析工作人员更多的是分析需求。 业界知名的技术研究和剖析组织 Gartner 预测分析，到2020年，提高剖析将变成促进剖析和商务智能、计算机科学和设备在线学习平台、内嵌式剖析新增加购置交易的首要动力。提高研究的定义进而备受关心。
新技术的累积与探寻
从工艺方面看来，不一样的产品形式除开自身开发设计的不一样，其最底层关键技术是一致的。为了实现数据可视化表格的自动生成，有那么好多个基础技术必须提前准备： • 数据了解 - 自动分析客户给予的数据信息，包含全表统计分析、特征识别、字段名间关联鉴别，等 • 剖析用意鉴别 - 了解消费者的分析需求和目地，能够由客户积极键入，还可以依据消费者的互动个人行为推断 • 洞悉发觉 - 从数据中发觉潜在性信息内容和使用价值，选择出相应的数据项段 • 自动化技术数据图表制作 - 不用客户实际操作立即生成图表，依据图型英语的语法、数据图表配备投射等方法将数据图表3D渲染出去 • 全自动表格配备 - 自动生成报表，参照剖析目地和图型款式等层面来形成表格合理布局、配备控制、数据图表连动，等
实现了这种关键的工艺之后，不一样的产品形式无非是对这种新技术的不一样封装形式方法和不一样封装形式水平罢了。
有关这种技术性，已有许多先人开路。例如南加州大学的 IDL 试验室产品研发了一整套服务于提高研究的专用工具，其结果以一个大数据可视化访问专用工具 Voyager 来展现，这一专用工具适用一定程度的数据图表强烈推荐作用。除此之外，IDL 试验室从数据统计到图型英语的语法、数据图表制作都是有较为详细的思想体系和技术性绿色生态。
除去学术研究行业，商业领域也早已有非常顺利的试着。例如微软公司的大数据可视化手机软件 Power BI 中就会有一个“迅速洞悉”的作用 Quick Insights，它有针对性地数据开展扫描仪，随后发觉字段名中间的“洞悉“，例如异常值、关联性等，并且以数据可视化和文字叙述的方式展现出来。
智能化数据可视化的实际意义
为什么要做智能化数据可视化，是由于时下和将来都看得见的急迫的需要。
产业趋势
信息产业传动链条上面有众多阶段，包含数据获取、预备处理、储存、发掘和剖析、数据可视化这些。领域的未来发展情况，大部分遵照从传动链条前面向后面发展趋势的大趋势。 现阶段看来，尽管互联网大数据被推广得众人皆知，不过大多数公司依然滞留在链子前面的阶段。换句话说，大多数公司和机构都还在做数据信息层面的基础建设。很多的公司仍是“数据库管理基本上靠Excel，剖析报告基本上靠PPT”的情况，在其中不缺全球500弱的企业（里的一些单位）和很多的国营企业。即便是以前做了数据库系统之类基础设施建设的公司，还在传动链条前面阶段存有数据采集方法不规范、基础数据差等难题。互联网公司在这些方面要靠优点一些。总体来说，现阶段信息产业的发展趋势波峰焊还处于传动链条前面的阶段。 可是，伴随着互联网大数据、人工智能技术定义的普及化，很多的组织领导者得知发展趋势数据信息能力的重要性。因此现阶段总体产业链在链子前面发展趋势地热火朝天，而且发展趋势波峰焊正迅速向传动链条中后面挪动。早已有着完善的公共基础设施、一定量的数据资料的组织，早已在资金投入大批量的能量来发展趋势数据统计分析和大数据挖掘。从这种发展趋势来说，数据信息可视性剖析做为传动链条之后端互动式阶段，迅速还会迈入发展趋势高峰期。而大数据可视化总体，做为传动链条的尾端，也将于多年后迎接发展趋势波峰焊。因而，大数据可视化是以后十分有前景的技术性。 剖析提质增效
迈入发展趋势高峰期，从而代表着需要量的发生爆炸。现阶段的信息可视化技术性在大范围商业上，主要还滞留在大屏幕管理看板等行业。但是这种行业从现阶段来说，开发设计高效率还是挺不高的。 现阶段公司对信息可视化的正确理解和认知能力都还没做到“普及化”的水平。应用的专用工具还很初始，且不统一。表格设计方案的全过程还不技术专业，乃至存有许多不正确设计方案。而专业技术人员在开发设计时也通常就会考虑到编码和完成方面，而不容易考虑到数据图表的挑选、客户的阅读文章交互体验。因为数据可视化技术性的使用人针对数据可视化专业技能的欠缺，造成数据可视化商品、新项目的沟通交流成本相对高、开发设计耗时长、客户体验差。假如智能化数据可视化这种技术专业数据可视化专业知识积累和封装形式成专用工具，受众群体从数据可视化技术性中获益的效果将极大提高。 专用工具时长
从一个要求造成，使用工具，到要求被处理，这正中间耗费的时间就是他们的专用工具时长。专用工具时长越少，表明自动化程度越大，高效率越大。这种情况实际上在许多行业都存有，本质上是软件开发行业发展趋势的情况。例如，在设计领域，室内设计师得到一个设计灵感很有可能只必须一分钟的时长，可是把这一设计灵感做出来很有可能必须一整天都不仅。如果有一个“奇妙专用工具”，能直接载入室内设计师脑中的念头，立即变为图象，那么就完美了。Adobe 企业一直在往这一最终目标勤奋，使用人工智能应用，她们早已开发设计出了一个又一个的高科技，设计师的体力活占有率越来越低。
但是在大数据分析和数据可视化行业，专用工具的自动化程度还还不够。在生产制造端，从要求明确图表类型、数据图表关键点原素挑选、算法设计转换这些层面，存在着很多能够自动化的阶段。完成这种阶段的自动化技术，将大大减少数据分析工具的制做成本费。在用户端，一个剖析工作人员想起一个业务分析的构思，要想从数据信息中来论述必须耗费很多的时间段来配备、应用商务智能手机软件。假如我们能全自动为他鉴别洞悉、生成图表，就能够大量的降低消费者的专用工具时长，让它的专注力释放到真真正正的数据统计分析和管理决策中来。 核心理念和想象空间
“可以从数据中一键生成分析报表，可以巨大降低消费者应用数据可视化的成本费，提升剖析高效率”，保证这件事情得话，能产生什么使用价值呢？
通过“互联网大数据”的基本建设，如今收集数据早已越来越简单而广泛。许多公司、机构、政府机构中早已存在了很多的信息。这种数据中潜藏着很多的附加价值，要用数据信息探寻和发掘的方法找出来。但是，具体被发掘和合理剖析的数据信息很有可能仅仅在其中很小一部分。绝大多数数据信息就静静的躺在数据库系统中，白白的占有储存和运维管理网络资源。 为什么不去对这种平躺着数据信息开展发掘、开发设计呢？由于开发设计的成本太高了。且不说数据信息的清理和提前准备必须成本费，就算是整洁的数据库，要对于业务流程设计方案、开发设计数据可视化表格或系统软件，都是一笔较大的资金投入。如今行业内要不是聘请一定范围的队伍来订制，要不是购买价格昂贵的商业服务分析系统。过强的经济成本和人工成本，加上产出率结论的可变性，促使许多公司望而生畏。
运用智能化数据可视化的功能，能够大幅度降低对总量数据信息开展合理剖析的成本费。因为过程是相对高度自动化的，不用人力不断高精密解决，反而是能够迅速得出剖析方位和潜在性洞悉结论，这促使大规模的大数据挖掘和发觉变成很有可能。乃至，这促使数据统计分析情景不再需要特定的目的，反而是能够强烈推荐出往常未曾发觉过的剖析方法。就算智能化数据可视化的结论不可以一步到位，还可以迅速给予剖析的大概方位。
一旦储存着的很多沉默无言数据信息被激话，公司将获得很大的使用价值。那也是智能化数据可视化、提高剖析会被看作领域破局者的一个关键缘由。
AVA 智能化数据可视化管理体系
对于智能化数据可视化情景，阿里巴巴的数据可视化专业团队们还在实际阶段上付出了很多勤奋。
AVA 是一个开源系统的智能化数据可视化管理体系，英文字母 VA 是 Visual Analytics 的简称，表明可视性剖析，而第一个 A 是一个空间向量，有许多含义，必须是 Alibaba 表明阿里集团好几个技术专业数据可视化精英团队协同共创，必须是 AI、Automated 又或是 Augmented，表明人工智能技术、自动化技术和提高剖析。 我们希望给予一个智能化、自动化的大数据可视化黑盒，只必须提供数据自身和剖析用意，适合自己的数据图表或可视性表述就能全自动被介绍和形成出来，全部正中间的阶段，AVA 都可以帮大伙儿处理掉。
现阶段，AVA 早已具备了基本的数据图表强烈推荐工作能力。将来，还将像洞悉鉴别、表格形成、数据处理方法等众多阶段进行行动。为大数据可视化的研发阶段、阅读文章环节、分析阶段给予自动化技术工作能力支撑点。
