在大数据时代背景下，随着数据分析技术的不断进步，各行业对数据分析的重视程度日益加深。众多企业已经认识到，通过数据分析所获得的知识和信息对企业的日常运营具有显著的促进作用。如何将数据的价值最大化并简单有效地将关键信息传达给决策者呢？
针对这一问题，当前最佳的解决方案是实施数据可视化。由于大脑处理视觉信息的效率远高于处理文字信息，因此数据可视化在信息传递方面具有显著优势。那么，数据可视化是如何实现的呢？其基本流程又包括哪些关键环节呢？下面将为您详细解读。
一、数据可视化的概念
数据可视化是指将大量数据集中起来，通过图像的形式进行呈现，并运用数据分析技术及专业工具来揭示其中的规律。简而言之，数据可视化是一种将抽象、难以理解的数据转化为直观图形的方式，以帮助人们更轻松地洞悉隐藏在数据背后的秘密，实现数据的价值。
二、数据可视化的基本流程
数据可视化的过程包括数据采集、数据处理与转换、可视化映射以及人机交互四个环节。
1. 数据采集
这是数据可视化的第一步，需要收集来自各个来源的数据。
2. 数据处理与转换
数据处理与转换是进行数据可视化的前提。由于收集到的原始数据往往包含噪声和误差，因此需要进行预处理和数据挖掘。预处理旨在提高数据质量，而数据挖掘则是为了从海量数据中提取出有用的特征和模式。
3. 可视化映射
经过处理的数据需要进行可视化映射。这是数据可视化过程的核心环节，指将经过处理的数据信息转化为视觉元素的过程。在这个过程中，我们可以借助Smartbi等大数据分析平台，其支持多种复杂的仪表盘样式和图形库，能够实现动态交互，大大增强了数据可视化的功能。
4. 人机交互
面对复杂的数据和信息，需要进行有效的和筛选。如果将所有信息无序地呈现出来，页面将会变得混乱且缺乏美感，导致用户无法集中注意力，降低信息获取的效率。在数据可视化过程中，人机交互是不可或缺的一环。