弈聪软件卓建超:大数据可视化分析技术决定大数据商业驱动力

传统企业在数字化转型中，大数据分析技术对数据有效的展示能够极大提高对信息的洞察力。目前虽然已有大量的大数据可视化工具可供使用且很多大数据企业也正在使用这些工具，但在企业中能有效使用大数据可视化工具的还是很少。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超认为,虽然大数据可视化分析技术已经得到了深入发展，企业对于数据可视化的投资和意识都在不断增加，但是可视化工具的长期采纳以及企业的投资回报依然很难实现。现在虽然大数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。

大数据可视化分析

卓建超表示,目前大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及引入自动化因素是目前研究的热点。由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各处理环节中都需要采用并行处理。目前，Hadoop、Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。卓建超认为在大数据时代人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。

大数据可视化分析

近年来随着待分析数据规模的迅速扩张，分析模型参数也快速增长，对已有的大数据分析模式提出了挑战。在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。

大数据可视化分析

弈聪软件在其自主开发的BDS大数据公共服务平台上，将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示，为业务人员提供的互动式大数据分析平台，取得了比较好的效果。弈聪软件大数据分析服务是基于大数据监测服务的数据结果，利用多种手段从海量数据之中获取智能化、深入化而且更有价值的信息，大数据分析可以直观的洞悉大数据特点，获取大数据分析成果。增加了大数据的适用性。帮助商业用户对于运营活动的现状了解及后续商业决策的数据依据，真正使用数据驱动商业用户在市场、销售、产品、服务、售后等商业领域的运营决策、优化及评估。