人们预期数据可视化过程会继续发展，也许更多的是艺术和科学的混合，而不是数字计算技术。

显示结果

数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据，以使受众能够：

更清楚地查看分析结果简化正在使用的数据中的复杂性了解并掌握正在使用的数据制作方法

可视化并不是一个新的概念

这种使用图片(排版、色彩、对比度和形状)来传达或理解数据的概念并不是新鲜事物，从17世纪的手工描绘地图和图形到十九世纪初发明的饼图都是这种形式。

如今，计算机可以用来快速处理大量的数据，使可视化更具价值。展望未来，人们可以预期数据可视化过程将会继续发展，也许更多的是一种艺术和科学的混合，而不是数字计算技术。

即时满足

数据可视化演进过程的一个令人兴奋的例子是，业界如何将数据可视化过程转移到生成和发布图表和图形的过程中，供观众进行审查和仔细考虑，从而设定了交互式可视化的期望。

通过交互式的可视化，人们可以更多地使用数据可视化的概念，进一步利用技术让观众与数据交互，为用户提供自助服务能力，以实时(或接近实时)交互式地深入到生成的图片、图表、图形(访问更多或特定的细节)来改变显示的数据(可能是不同的时间框架或事件)以及如何处理和/或呈现(可能选择条形图而不是饼图)。这使可视化更加有效和个性化。

人们可以通过使用数据驱动文档(D3)的典型网络浏览器在各种示例中介绍显示大数据分析结果的主题。D3允许将预先构建的数据可视化应用于数据集。

数据驱动的文件

数据驱动的文档在开放社区中被称为D3。D3是一个采用JavaScript编写的开源库。其目标是允许使用标准网页浏览技术(如HTML或CSS)轻松地处理基于数据的文档。它的附加值是为用户提供全面的功能，而无需自己构建或绑定到某个专用的框架中。

这些库组件为用户提供了优秀的大数据可视化工具和DOM操作的数据驱动方法。 D3的功能风格允许用户重新使用已经构建的库代码模块(或者其他已经构建的代码模块))来添加用户需要或想要(或不想要)的任何特定功能。这就创建了一种可以变得像用户想要的那样强大(或者有时间去做)的手段，为其数据可视化提供一个独特的风格，操纵并使之互动，这正是用户想要或需要的。

仪表板

正如前面所讨论的，事实上人们每天都在收集和积累大量数据，而组织出于各种原因依赖这些信息。

这些数据使用各种报告格式，包括数据仪表板。就像所有的事情一样，人们对于数据仪表板的定义有各种各样的担心。

例如，A.Chiang写道：“仪表板是实现一个或多个目标所需的最重要信息的直观展示。在一个屏幕上合并和排列，以便一目了然地监视信息。”

无论其定义如何，如果设计和建造得当的话，任何仪表板都有能力为受众提供及时而重要的信息，供决策者使用。

仪表盘以相关的、简明的、深思熟虑的方式(不仅仅是工作簿或电子表格中的可视表示的集合)呈现数据是至关重要的。而仪表盘上的数据显示过时和错误，那么由此做出决定可能会导致灾难。

通过仪表板可以演示解决方案的工作示例，而这样的示例基于使用Tableau的实时仪表盘格式，基于大数据分析有效呈现出结果。

Tableau是一种商业智能软件，旨在帮助人们查看和理解数据。Tableau不仅仅是一个代码库，也被认为是一组或一系列交互式数据可视化产品。

Tableau的结构可以使人们能够将来自多个来源的多个数据视图组合到一个高效的仪表板中，从而为数据消费者提供更丰富的见解。Tableau还可以处理各种格式(包括结构化和非结构化)的数据，并且可以处理大数据量(可能是TB字节或PB字节，或数百万或数十亿行代码)，从而将大数据转化为针对目标受众的有价值的可视化结果。

为了解决当今大数据世界的速度问题，人们可以使用Tableau直接连接到本地数据中心和云端的数据源，或者将数据导入快速内存性能。

Tableau的另一个目标是自助服务分析，用户可以通过对话选择数据来提问(实时模式而不是批处理模式)使用简单的点击分析直观地挖掘大数据，并有效地发现数据集或数据集中可能存在的理解和机会。

Tableau提供的一些令人兴奋的功能包括：

实时拖放聚类分析交叉数据源加入强大的数据连接器移动启用实时的地区或区域数据探索

异常值

异常点是一个与数据中其他观测数据点相距甚远或极大不同的观测点。尽管异常值通常只表示大约1%到5%的数据，但当企业处理大数据时，调查甚至只是查看数据的1%到5%是相当困难的。

调查和决定

人们可以看到，异常值可以被确定为非影响力的或者对数据可视化所要处理的点非常有影响力。

做出这一决定的行为或过程对于企业的分析非常重要，但处理大数据的大容量、多样性和速度也是非常困难的。例如，帮助做出这个决定的一个基本步骤是测定样品的大小，这是一个计算异常值与数据样本大小的主要数学过程，当数据量十分庞大时，这不是一个简单的任务。

人们可以使用Python高效地识别和处理大数据异常值(以及其他一些数据集异常)。Python是一种脚本语言，它非常容易学习，因为它的编码语法非常类似于英语。

Python是2016年9种最受欢迎??的编程语言之一，由Bouwkamp公司提供，Python被列在顶级的按需编程语言中。

Python诞生于1989年，由Guido van Rossum创建，实际上Python的使用非常简单，但业界也认为其功能非常强大，速度快，可以在任何环境中运行。

根据定义描述，“开放源代码Python是世界各地许多公司和机构的生产力，软件质量和可维护性成功公式的一部分。”

业界对利用Python语言进行数据分析和大数据分析的兴趣日益浓厚，而且它是数据科学家日常工作的选择，因为它提供了一个库，实际上是一个标准库(甚至有些专注于大数据，如Pydoop和SciPy)来完成几乎所有人需要或想要处理的数据，包括：

自动化建立网站和网页访问和操作数据计算统计创建可视化报告建立预测和解释模型评估额外数据的模型将模型整合到生产系统中

最后要说明的是，Python的标准库非常广泛，提供了一系列内置模块来提供对系统功能的访问，以及标准化的解决方案来解决日常编程中出现的许多问题，这是探索处理大数据离群值和相关处理的一个明显选择。

操作智能

操作智能(OI)是一种分析方法，试图通过(通常是机器生成的)操作或事件数据来提供可视性和洞察力，实时运行针对数据流馈送的查询，产生作为操作指令的分析结果，可以通过人工或自动操作(将数据集转化为价值的明确例子)让组织立即执行。

复杂的操作智能(OI)系统还提供了将元数据与数据中发现的某些度量、流程步骤、渠道等相关联的能力。有了这个能力，就很容易获得额外的相关信息，例如，机器生成的操作数据通常都具有唯一的标识符和结果或状态代码。这些代码或标识符对于处理和存储可能是有效的，但是并不总是易于理解。为了使这些数据更具可读性(因此更有价值)，可以将更多用户友好的附加信息与数据结果相关联 – 可能是以状态或事件描述的形式，或者可能是产品名称或机器名称。

一旦了解将基本分析和可视化技术应用于操作大数据的挑战，数据的价值可以更好或更快地实现。人们将运用Splunk智能化操作来展示操作或大数据评估解决方案的工作示例。

那么，什么是Splunk?Splunk开始是一种“Google for Log”文件。它还有更多的功能…它存储所有的日志，并提供非常快速的搜索功能，大致就像Google为互联网做的一样…

Splunk软件是帮助实现隐藏的价值在机器生成的一个很好的工具，使用Splunk，企业可以在一个地方收集、索引、搜索、分析，以及可视化所有数据，从几乎任何地方提供一种整合方法，可以从大量机器数据中组织和提取实时信息。

Splunk将数据存储在文件中，为文件分配索引。 Splunk不需要在后台运行任何数据库软件来实现此目的。Splunk调用这些文件索引器。Splunk可以对任何类型的时间序列数据(具有时间戳的数据)进行索引，使其成为大数据操作智能(OI)解决方案的最佳选择。在数据索引期间，Splunk会根据其标识的时间戳将数据分解为事件。

尽管使用简单的搜索术语(例如机器ID)，Splunk也提供了自己的搜索处理语言(SPL)。 Splunk SPL(将其视为SQL类型)是一种非常强大的工具，用于搜索大数据并对特定场景中的相关内容执行统计操作。

1、 Talend Open Studio

是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。

2、DYSON

探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能，准确挖掘出所需数据，是目前使用人数最多的网页采集工具.

3、YARN

一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，解决了旧MapReduce框架的性能瓶颈。它的基本思想是把资源管理和作业调度/监控的功能分割到单独的守护进程。

4、Mesos

由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU，内存，存储以及其它计算资源， 很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。

5、Datale

由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。

6、 Ambari

作为Hadoop生态系统的一部分，提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。目前已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

7、ZooKeeper

一个分布式的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的工具，让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。ZooKeeper现在已经成为了 Apache的顶级项目，为分布式系统提供了高效可靠且易于使用的协同服务。

8、Thrift

在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。

9、Chukwa

监测大型分布式系统的一个开源数据采集系统。建立在HDFS/MapReduce框架之上并继承了Hadoop的可伸缩性和可靠性，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还包括灵活而强大的显示工具用于监控、分析结果。

10、Lustre

一个大规模的、安全可靠的、具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，目前可以支持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

11、HDFS

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

12、GlusterFS

一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。

13、Alluxio

前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。

14、Ceph

新一代开源分布式文件系统，主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，提高数据的容错性并实现无缝的复制。

15、PVFS

一个高性能、开源的并行文件系统，主要用于并行计算环境中的应用。PVFS特别为超大数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法支持。

16、QFS

Quantcast File System (QFS) 是一个高性能、容错好、分布式的文件系统，用于开发支持 MapReduce处理或者需要顺序读写大文件的应用。

17、 Logstash

一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供了Web接口用于查询和统计。

18、Scribe

Scribe是Facebook开源的日志收集系统，它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。

19、Flume

Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。

20、RabbitMQ

一个受欢迎的消息代理系统，通常用于应用程序之间或者程序的不同组件之间通过消息来进行集成。RabbitMQ提供可靠的应用消息发送、易于使用、支持所有主流操作系统、支持大量开发者平台。

21、ActiveMQ

Apache出品，号称“最流行的，最强大”的开源消息集成模式服务器。ActiveMQ特点是速度快，支持多种跨语言的客户端和协议，其企业集成模式和许多先进的功能易于使用，是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。

22、Kafka

一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据，目前已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

23、Spark

一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。

24、Kinesis

可以构建用于处理或分析流数据的自定义应用程序，来满足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。

25、 Hadoop

一个开源框架，适合运行在通用硬件，支持用简单程序模型分布式处理跨集群大数据集，支持从单一服务器到上千服务器的水平scale up。Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号，它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，拥有众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

26、Spark Streaming

实现微批处理，目标是很方便的建立可扩展、容错的流应用，支持Java、Scala和Python，和Spark无缝集成。Spark Streaming可以读取数据HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ，也可以读取自定义数据。

27、Trident

是对Storm的更高一层的抽象，除了提供一套简单易用的流数据处理API之外，它以batch(一组tuples)为单位进行处理，这样一来，可以使得一些处理更简单和高效。

28、Flink

于今年跻身Apache顶级开源项目，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。

29、Samza

出自于LinkedIn，构建在Kafka之上的分布式流计算框架，是Apache顶级开源项目。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容错、进程隔离以及安全、资源管理。

30、Storm

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。编程模型简单，显著地降低了实时处理的难度，也是当下最人气的流计算框架之一。与其他计算框架相比，Storm最大的优点是毫秒级低延时。

31、Yahoo S4 （Simple Scalable Streaming System）

是一个分布式流计算平台，具备通用、分布式、可扩展的、容错、可插拔等特点。程序员可以很容易地开发处理连续无边界数据流（continuous unbounded streams of data）的应用。它的目标是填补复杂专有系统和面向批处理开源产品之间的空白，并提供高性能计算平台来解决并发处理系统的复杂度。

32、HaLoop

是一个Hadoop MapReduce框架的修改版本，其目标是为了高效支持 迭代，递归数据 分析任务，如PageRank，HITs，K-means，sssp等。

33、Presto

是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。Presto的设计和编写是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。

34、 Drill

于2012年8月份由Apache推出，让用户可以使用基于SQL的查询，查询Hadoop、NoSQL数据库和云存储服务。它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。它可用于数据挖掘和即席查询，支持一系列广泛的数据库，包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亚马逊S3、Azure Blob Storage、谷歌云存储和Swift。

35、Phoenix

是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

36、Pig

是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、转换数据以及存储最终结果。Pig最大的作用就是为MapReduce框架实现了一套shell脚本 ，类似我们通常熟悉的SQL语句。

37、Hive

是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

38、SparkSQL

前身是Shark，SparkSQL抛弃原有Shark的代码并汲取了一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等。由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。

39、Stinger

原来叫Tez，是下一代Hive，由Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL。

40、Tajo

目的是在HDFS之上构建一个可靠的、支持关系型数据的分布式数据仓库系统，它的重点是提供低延迟、可扩展的ad-hoc查询和在线数据聚集，以及为更传统的ETL提供工具。

41、Impala

Cloudera 声称，基于SQL的Impala数据库是“面向Apache Hadoop的领先的开源分析数据库”。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速、交互式的SQL查询。

42、 Elasticsearch

是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。

43、Solr

基于Apache Lucene，是一种高度可靠、高度扩展的企业搜索平台。知名用户包括eHarmony、西尔斯、StubHub、Zappos、百思买、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。

44、Shark

即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

45、Lucene

基于Java的Lucene可以非常迅速地执行全文搜索。据官方网站声称，它在现代硬件上每小时能够检索超过150GB的数据，它拥有强大而高效的搜索算法。

46、Terracotta

声称其BigMemory技术是“世界上首屈一指的内存中数据管理平台”，支持简单、可扩展、实时消息，声称在190个国家拥有210万开发人员，全球1000家企业部署了其软件。

47、 Ignite

是一种高性能、整合式、分布式的内存中平台，可用于对大规模数据集执行实时计算和处理，速度比传统的基于磁盘的技术或闪存技术高出好几个数量级。该平台包括数据网格、计算网格、服务网格、流媒体、Hadoop加速、高级集群、文件系统、消息传递、事件和数据结构等功能。

48、GemFire

Pivotal宣布它将开放其大数据套件关键组件的源代码，其中包括GemFire内存中NoSQL数据库。它已向Apache软件基金会递交了一项提案，以便在“Geode”的名下管理GemFire数据库的核心引擎。

49、 GridGain

由Apache Ignite驱动的GridGrain提供内存中数据结构，用于迅速处理大数据，还提供基于同一技术的Hadoop加速器。

50、MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++...

数据化运营越来越流行，很多企业都忙着运营起一个个大大小小的项目。但是还是有很多企业的IT人员没能把项目做好，问题漏洞百出。其实做项目首先的一步，就是选好一款适用的大数据可视化工具。俗话说得好，要先工其事，必先利其器。一款好的大数据可视化工具会更有利于数据可视化分析项目的后续开展。那么，大数据可视化工具该怎么选呢，接下来我们来看看。

市面上各式各样的大数据可视化工具有很多，有的是自助式的小型BI，有的是比较复杂的高端BI。项目有大有小，当有的项目没那么复杂，如果配上比较高大上的产品，就会使得项目不适应。

几乎所有的大数据分析工具都具备一些基本性的功能，比如数据转换和存储架构(例如，Hadoop和Apache Spark)。但是，在大数据分析工具产品的市场上其实也会有很多细分的市场，故而您企业必须针对您的技术战略实际所涉及的领域采购产品。这些具体的领域包括流程挖掘、预测分析、实时解决方案、人工智能和商业智能仪表板。

其实在企业一开始引入BI产品，直到做项目之前，需要弄清楚企业真正的业务需求和问题，才能选择到能够有效解决这些特定问题的产品。

大数据和高级分析是复杂的，但是企业使用的大数据可视化工具，要易于获取、易于阅读。

快速可视化产品，其操作必须非常的简单，而且足以进行深入的分析，简单易用的大数据可视化工具让商业用户们得以轻松的找到适当的数据，然后自行生成可视化的产品。这就将其分析团队解放出来，以便能够执行更为高级的分析任务。

除此之外，最为重要的是，切记不要为非技术业务用户提供程序员级别的工具。他们操作起来会感到力不从心，可能会诉诸使用他们以前的工具，而这些工具并不能真正的奏效(否则，你企业就不会大费周章的实施大数据分析项目了)。

在一个项目的实施中，当然还有很多别的影响因素。但是，工具的选择是最基础的，同时也很关键。所以，如果可以的话，请务必为企业的业务分析团队提供简单高效的BI工具，以便能够更好的用于数据发现以及数据可视化分析。

你对大数据感兴趣可以通过加大数据学习交流8群 640193172，进群备注：今日头条

大数据可视化工具因其能将数字变成酷炫的图表而进入大众视野，但大家对该产品的了解还很有限，本文将从竞争格局、发展现状以及未来趋势三个维度具体探究大数据可视化工具市场的发展。

大数据可视化工具的市场竞争格局

海比研究认为，大数据可视化工具的厂商主要来自四类：一类是提供商业智能可视化工具的软件服务商;第二类是新兴可视化工具提供商;第三类是互联网巨头公司;第四类是互联网大数据服务商。

提供商业智能可视化工具的软件服务商，国内主要代表为帆软、永洪科技、四方伟业、SMARTBI等，国外主要代表为SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等。

从综合情况来看，国外厂商相对具有技术过硬、功能强大的优势，但在具体落地国内应用时，普遍存在使用复杂、价格高、服务支持不到位的问题；而国内厂商则恰恰相反，在价格、服务以及产品易用方面具有优势，而在技术研发实力方面还有待提升。

在这些厂商中，以帆软和永洪为代表的敏捷BI厂商，其投入成本较低，呈现出平民化、易于操作的特点，企业客户尤其是大量中小企业客户，可以通过较低的投入享受到专业的大数据服务。而相对应的SAP、IBM、Oracle等国外厂商，因为产品较重、使用门槛较高、价格昂贵，只有大型企业客户才会使用。

新兴的可视化工具提供商，国内厂商主要代表有数字冰雹、恒泰实达等，国外主要代表有Tableau、Qlik、Microstrategy等。

这些厂商的产品均定位于企业级应用而非部门级应用，数据分析平台内置高性能数据仓库，同时提供与外部数据对接的各类接口，可独立部署，也可以与客户原本的数据仓库进行对接。在可视化展示部分具有展示内容主题化、展示画面风格统一化、展示效果直观化和简单化的特点。

此外，这些厂商在实施周期、集成能力以及咨询能力方面均有优势。由于其产品性能稳定、可配置性高，客户群体主要为党政军及大企业客户，如各地级市政府部门、军工企业、军事科研院所及作战部队等。

来自互联网巨头公司的可视化厂商，主要的代表有网易有数、百度图说、阿里云数加等。

这些互联网厂商从云端切入大数据、BI市场。在互联网行业，数据的沉淀周期更短，通常产品一上线就会有相应的网站数据分析、用户转化路径分析等基本的数据分析需求。数据在云端，无论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等各个方面考虑，都具备了很强的操作性和可行性。

业务云端化是趋势，数据云端化也是趋势，数据使用云端化也是趋势。互联网巨头的生态体系也是一个不可忽视的重要因素，在数据市场上，用一个生态相较于单个厂商，在技术实力、安全性和稳定性、价格、服务支持、品牌地位等方面均有绝对优势。

互联网大数据服务商，主要以海云数据，友盟等为代表。

这些互联网大数据服务商，能够提供快速有效的处理海量、密集的多源异构数据的解决方案。在提供多行业、多场景、具备通用性综合解决方案的同时，不断构建自身大数据生态平台。目前，这些厂商也在积极布局人工智能，通过AI能力服务平台赋予端用户，落地企业业务。

纵观整个市场，大数据可视化工具产品可谓百花齐放，不同背景的厂商在这个概念下提供着自己的产品和服务。目前，国内可视化工具市场仍处于发育阶段，但如果能针对复杂的数据分析场景，为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，满足不同行业的企业用户需求，有能力覆盖多个行业，那么这些厂商就能够引领潮流发展。

四大角度剖析大数据可视化工具的现状

现在，企业更加注重分析数据、发现问题、找解决方案、实施交付的闭环实现，这就需要提供可视化工具的厂商能够在平台功能和服务能力方面实现双重支撑。除了提供有丰富功能的数据分析平台外，还应具备数据咨询能力。

从厂商、产品、技术、企业需求四大角度呈现大数据可视化产品的发展现状：

从厂商角度来看，大数据可视化工具厂商呈现出明显的马太效应。处于行业第一梯队的品牌知名度和市场份额与其他厂商的距离进一步拉大。综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。

在产品现状方面，大数据可视化工具已经不止于满足使用传统的数据可视化工具对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现，还需满足互联网爆发的大数据需求，快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。现有的大数据可视化工具具有直观、交互性、实时三大特征。

从技术角度来看，未来AI将与BI深度集成。BI满足了企业在数据分析、问题诊断、决策支持上的需求，AI则满足了业务预测、问题预警、探究数据背后的关联关系等深层次需求。相比AI，经过十几年发展的BI，其可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能处理能力都可让AI借力。

从企业用户需求来看，一方面，在一二线稍具业务规模的企业目前已经上线了各种业务系统，存储了大量的数据，他们迫切需要挖掘数据价值提升市场竞争力，降低企业运营成本。另一方面，企业虽然已经具备了进行数据分析和数据化管理的各种条件，但是由于企业缺少对大数据关键节点有效整合的价值方案，决策者在进行业务决策时，往往会陷入信息孤岛。在实现业务应用的最终判断时，决策者往往需要调配大量资源，导致人力与资金的高度浪费。

三大趋势看大数据可视化工具发展

目前市场上现有的大数据可视化工具，虽然能满足大部分企业的需求，但是还存在很多不足的地方。比如，在可操作性与功能丰富度方面；提升数据处理量级后的秒级响应；提升自身元数据管理能力、ETL处理能力以及数据存储能力；与多个系统融合同时支持移动端的数据共享和查看；提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能，确保企业的数据安全和信息保密等方面还有待提升。

未来，有洞察力的数据可视化工具可以更好助力企业IT决策，具体来看，大数据可视化工具发展将呈现三大趋势：

趋势一、增强功能丰富度，支持多维度数据分析

可视化分析工具需要拥有性能强大的数据处理平台，支持嵌入式部署，如主流的应用服务器，支持跨平台的权限集成和页面集成。通过专业的统计数据分析方法，提升数据挖掘能力，数据处理能力以及数据管理能力。

通过不断丰富产品功能，尤其在可视化图形的展现多样性以及多个视图整合方面，帮助用户从不同角度分析数据、缩小答案的范围、展示数据的不同影响。通过不断改善分析的功能和可操作性，让前端布局自定义搭配，让业务人员随心所欲布置，为不同用户提供个性化的视觉体验。

趋势二、数据视图交互联动，推动企业决策

将数据分析结果通过AI输出系列可视化图表，除了原有的饼状图、柱形图、热图、地理信息图等数据展现方式，还可以通过图像的颜色、亮度、大小、形状、运动趋势等多种方式在一系列图形中对数据进行分析，帮助用户通过交互，挖掘数据之间的关联。

将每一项数据在不同维度指标下交互联动，展示数据在不同角度的走势、比例、关系，帮助使用者识别趋势，发现数据背后的知识与规律。并支持数据的上钻下探、多维并行分析，利用数据推动决策。

趋势三、强大的大屏展示以及分享功能

支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏等大屏展示功能，可实现高达上万分辨率的超清输出，并且具备优异的显示加速性能，支持触控交互，满足用户的不同展示需求。

可以将同一主题下的多种形式的数据综合展现在同一个或分别展示在几个高分辨率界面之内，实现多种数据的同步跟踪、切换;同时提供大屏幕触控屏，作为大屏监控内容的中控台，通过简单的触控操作即可实现大屏展现内容的查询、缩放、切换，全方位展示企业信息化水准。

根据不同的用户创建的分析页面，可以方便地分享给其他成员。同时，在企业的分析用户设计仪表板时，可以复用仪表板中的图表、维度、指标等，支持用户分享指定页面进行给其他部门成员，便于互动沟通交流。

要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，除了自身的产品功能要足够强大外，还需要厂商持续不断的在研发领域投入并形成优势。除此之外，还需要有非常强的市场和行业洞察和服务能力，为客户创造价值。

众所周知，选择一款好用的大数据可视化展示工具是很多企业的共同问题。现在市面上，有很多的大数据可视化工具，国内外的，价位也不同。但是如果能万里挑一，选中一款适合自家企业的大数据可视化BI产品，可以说如虎添翼，实现企业大数据完美落地之路。因为，优秀的大数据可视化展示工具，不仅仅是使用敏捷，而且还可以帮助企业家更好地做决策，这一点是很多大数据可视化工具很难实现的一个高度。

那接下来就回到本文的主题：选择一款大数据可视化展示工具，要几步？其实，挑选BI工具没有固定的步骤，只是说在挑选过程中，客户应该看重和考察哪些功能点，综合考虑之后再敲定。而一款优秀的大数据可视化展示工具核心在于优秀的商业智能解决方案。那么，目前最新的对于优秀的商业智能解决方案的要求，都有哪些呢？

采用动态报告

当企业需要实施商业智能解决方案时您应该考虑动态报告。动态报告可以随意创建，操作和修改。

它们旨在为企业提供想要的信息。企业可以通过添加、过滤，以及更改信息来控制如何查看数据。

当企业使用动态报告分析销售指标时，可以按地区，产品或客户细分信息。简而言之，动态报告是直接而直观的。静态分析报告无法提供其相同的灵活性。一旦建立了静态报告，就不能改变其基本结构。

对于像提交月度报告和季度报告，这可能没有问题，但是，企业将无法深入分析数据。

自助式商业智能

在数据分析方面，传统上只有专家能够理解复杂的报告。而另一方面，商业智能使数据分析更加简单。现在任何级别的用户都可以随时轻松访问数据。这就是为什么自助式商业智能越来越受欢迎的原因。它允许人们使用商业智能解决方案来实时研究数据，并自行构建准确的可视化报告。

选择合适的商业智能提供商提供的解决方案，将为企业的工作人员提供易用性。

移动商业智能

根据阿伯丁集团的数据，使用移动商业智能的公司比没有采用的公司有更多的时间获得商业数据。这是一个竞争优势，因为能够做出明智的商业决策。

着眼未来

对商业智能解决方案的投资是企业对其业务未来的投资。如果企业选择一个正在向前发展的供应商，其业务也将向前发展。许多供应商声称其正在寻找方向，但实际上他们正在追赶。

获得权利

一个优秀的商业智能提供商已经投入巨资为您的整个业务交付结果，而不仅仅是销售。

顶级的大数据可视化展示工具供应商可以深入了解客户的购买模式，库存水平和财务数据。他们甚至应该为复杂的业务领域提供解决方案，例如回扣。

企业应该选择一个用户友好的产品，并提供简单的仪表板。供应商应提供卓越的客户支持，愿意帮助企业实现目标。因为优秀的大数据可视化展示工具供应商可以为客户带来快乐。

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数据可视化之初级篇

零编程工具

1. Tableau

Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业

2. Infogram

Infogram的最大优势在于，让您的可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤，您可以选择在众多图表，地图，甚至是视频可视化模板中进行选择。 Infogram支持团队账号。

3. ChartBlocks

ChartBlocks是一个易于使用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3.js创建图表。你的图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 您还可以将图表嵌入任何网页中，分享在Twitter和Facebook上。

4. Datawrapper

Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报，卫报，华尔街日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了众多的自定义布局及地图模板。

5. Plotly

Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。 Plotly是一个非常人性化的网络工具，让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的话，Plotly是一款非常人性化的工具。

6. RAW

RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形（SVG）之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。

7. Visual.ly

Visual.ly是一个可视化的内容服务。它提供专门的大数据可视化的服务，用户包括了VISA，耐克，Twitter，福特和国家地理等。如果你想完全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的在线流程：你只需描述你的项目，服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。 Visual.ly给您发送所有项目关键点的邮件通知，也将让你不断给出反馈。

数据可视化之开发展篇

JavaScript库

8. D3.js

毋容置疑D3.js是最好的数据可视化工具库。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。 D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。 D3.js可实现实时交互。这个库非常强大和前沿，所以它带有没有预置图表也不支持IE9。

9. Ember Charts

Ember Charts – 顾名思义是一种基于Ember.js框架和使用d3.js的可视化工具。Ember Charts以绘制时间序列图，柱状图，饼图和散点图为主。它非常优易于扩展。同为Ember.js开发团队，Ember Charts聚焦于图形互动性。它有极强的错误处理能力，当你遇到坏数据时，系统也不会崩溃。

10. NVD3

NVD3运行在d3.js之上, 它可建立可重用的图表组件。该项目的目标是保持所有的图表整洁和可定制性。 NVD3是d3.js之上的简单的接口，保持了d3.js的所有强大功能。 NVD3由Novus Partners前端工程师开发和使其保持了图表技术洞察力。

11. Google Charts

Google Charts 以HTML5和SVG为基础，充分考虑了跨浏览器的兼容性，并通过VML支持旧版本的IE浏览器。所有您将创建的图表是交互式的，有的还可缩放。Google Charts是非常人性化和他们的网站拥有一个非常好的，全面的模板库，你可以从中找到所需模板。

12. FusionCharts

FusionCharts是最全面的JavaScript图表库，包括90个图表和900种地图。如果你不是特别喜欢的JavaScript。FusionCharts可以轻松集成像jQuery库，Angularjs和React框架以及ASP.NET和PHP语言。 FusionCharts支持JSON和XML数据，并提供许多格式图表：PNG，JPEG，SVG和PDF。

13. Highcharts

Highcharts是一个JavaScript API与jQuery的集成，全球最大的100家公司中有61家正在使用它。图表使用SVG格式，并使用VML支持旧版浏览器。它提供了两个专门的图表类型：Highstock和Highmaps，并且还配备了一系列的插件。你可以免费使用它，而如果你想建立付费的应用，只须支付少量牌照费用。此外，你还可以使用Highcharts云服务。

14. Chart.js

对于一个小项目的图表，chart.js是一个很好的选择。开源，只有11KB大小，这使得它快速且易于使用，它支持多种图表类型: 饼图，线性图和雷达图等。

15. Leaflet

你是否专注于专业的大数据解决方案？无需饼图和条形图？Leafleft 基于Open Street Map数据，使用HTML5 / CSS3绘制互动式可视化图。您可以使用他们的扩展插件库添加热点图（heatmaps）和动画标记。 Leaflet 是开源和只有33 KB大小。

16. Chartist.js

Chartist.js的开发社区一直致力于打败所有其他JavaScript图表库。它使用了Sass的个性化风格，它的SVG输出是响应式的。

17. n3-charts

N3-charts是一种基于AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，帮助您创建简单的互动图表。 N3-charts是一种小型化的图表工具，不适用于大型项目。

18. Sigma JS

Sigma JS 是交互式可视化工具库。由于使用了WebGL技术，你可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表。Sigma JS同时支持JSON和GEXF两种数据格式。这为它提供了大量的可用互动式插件。Sigma JS 专注于网页格式的网络图可视化。因此它在大数据网络可视化中非常有用。

19. Polymaps

Polymaps是一款地图可视化一个JavaScript工具库。 Polymaps使用SVG实现从国家到街道一级地理数据的可视化。您可以使用CSS格式来修改你的样式。Polymaps使用GeoJSON来解释地理数据。它是创建heatmap热点图的最好的工具之一。您创建的所有地图都可以变成动态图。

20. Processing.js

Processing.js是一个基于可视化编程语言的JavaScript库。作为一种面向Web的JavaScript库，Processing.js是您能够有效进行网页格式图表处理。这使得它成为了一种非常好交换式可视化工具。 Processing.js需要一个兼容HTML5的浏览器来实现这一功能。

来源：数据分析

精彩回顾

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如今，为了满足企业的主要需求，大数据工具正在迅速得到应用。在大数据技术作为概念和业务战略出现的十年中，涌现了执行各种任务和流程的数千种工具。而推出这些工具的提供商都承诺可以为企业节省时间和成本，并发现能够让企业获利的商业洞察力。显然，大数据分析工具的市场正在不断增长。

许多大数据分析工具最初像大数据软件框架Hadoop一样都是开源项目，但商业实体迅速涌现，为开源产品提供了新工具或商业的支持和开发。

而在这些工具中选择是一个挑战，特别是许多大数据工具只具有单一用途，而企业需要使用大数据完成许多不同的任务，因此企业的分析工具箱会变得过于充实。根据这个行业领域的专家顾问的建议，以下列出一系列主要的大数据分析工具，并列出三个主要类别。

如上所述，大数据工具都倾向于单一使用类别，并且有多种使用大数据的方式。所以可以按类别分类，然后分析每个分析工具。

大数据工具：数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。

而这个领域的主要的大数据工具有：

1. Cloudera

基本上，Hadoop增加了一些额外的服务，企业将需要这些服务，因为大数据并不是一个简单的练习。 Cloudera的服务团队不仅可以帮助企业构建大数据集群，还可以帮助培训员工更好地访问数据。

2. MongoDB

MongoDB是最流行的大数据数据库，因为它适用于管理大数据经常出现的非结构化数据或频繁更改的数据。

3. Talend

作为一家提供广泛解决方案的公司，Talend的产品是围绕集成平台构建的，该平台结合了大数据、云计算、应用程序，以及实时数据集成、数据准备和主数据管理。

Talend大数据集成包括数据质量和治理功能。

大数据工具：数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据集往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

4. OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的开源工具，通过删除重复项、空白字段和其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的软件，但它有一个可以提供帮助的大型社区。

5. DataCleaner

与OpenRefine类似，DataCleaner将半结构化数据集转换为数据可视化工具可读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

6. Microsoft Excel

人们可以从各种数据源导入数据。Excel对手动数据输入和复制/粘贴操作特别有用。它可以消除重复、查找、替换，拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快陷入困境，并不适用于大数据集。

大数据工具：数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

7. RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具，具有非常用户友好的可视化界面，这意味着企业无需编写代码，即可运行分析产品。

8. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一套适用于企业级的高级分析的产品，用于数据挖掘。而IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。

9. Teradata

Teradata为数据仓库、大数据和分析以及市场营销应用提供端到端解决方案。这一切意味着企业的业务可以真正成为一个数据驱动的业务，并提供商业服务、咨询、培训和支持。

像许多当前的大数据工具一样，RapidMiner解决方案也包含云计算解决方案

大数据工具：数据可视化

数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

10. Tableau

作为这一领域的领导者之一，其数据可视化工具专注于商业智能，无需编程即可创建各种地图、图表、图形等等。Tableau总共有五款产品，其中有一个名为Tableau Public的免费版本供潜在客户试用。

11. Silk

Silk是一种简单版本的Tableau，Silk可让企业将数据可视化为地图和图表，而无需任何编程。它甚至会尝试在第一次加载时自动将数据可视化。它还使得在线发布结果变得容易。

12. Chartio

Chartio使用自己的可视化查询语言，只需点击几下即可创建功能强大的仪表板，而无需了解SQL或其他建模语言。与其他不同的是，企业直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。

13. IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics是机器学习(ML)和人工智能(AI)的结合，可帮助提供智能数据科学助理，为业务分析师和数据科学家提供广泛的数据科学技能集的用户指南。

三层大数据工具

普华永道移动数据和分析计划首席技术官Ritesh Ramesh说，就精密程度和市场战略而言，大数据工具分解为三层。

第一层：也是最大的一层，是一系列开源工具。每家公司都以这种方式开始，像Cloudera和Hortonworks。除了基本的基础设施。服务器和存储之外，价值非常小。大多数云计算厂商已经将这一层实现商品化。

第二层：这是大多数这些供应商已经意识到需要增加他们的市场份额的地方，他们必须在开放源代码工具之上构建一些专有应用程序，从而与其他供应商区分开。例如，Cloudera公司构建了一些类似于Hadoop内核中的数据科学平台。

第三层：这些是垂直专用的应用程序。这些公司大多与普华永道、Cognizant或埃森哲等系统集成商合作。这就是真正的价值所在，而且这也是大数据工具制造商非常有效的竞争策略。

Ramesh说，除了基本功能之外，还有三个工具需求领域。首先是数据处理工具。他说，“数据学习工具是客户进行数据质量和性能分析的工具包中的重要工具，可处理5000万行数据，以发现洞察力。”

大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。

而在大数据时代的今天，最有价值的商品则是数据。那么今天小编在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

项目地址：https://tableau/

2.ECharts

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

项目地址：http://echarts.baidu/

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

项目地址：https://hcharts/

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

项目地址：http://moojnn/

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

项目地址：http://tubiaoxiu/

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

如今，企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。

如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ......

国外产品系列

1、ChartBlocks

ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任何网页中。

2、D3.js

D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。

D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。

D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。

3、Tableau

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字"画布"上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。其两种不同的变体是基于云计算的Tableau Online和Tableau Server。

它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便，而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的，Tableau具有用户友好的特性，并与拖放功能兼容。但是在大数据方面的性能有所缺陷，每次都是实时查询数据，如果数据量大，会卡顿。

国内做数据可视化产品/工具的公司

国内有独立成一行业的公司，围绕可视化做一些应用产品/系统的公司，比如：

帆软——报表软件finereport、商业智能finebi、大屏可视化阿里——蚂蚁金服可视化控件AntV、数据可视化大屏DataV数字冰雹——大屏可视化百度——开源图表控件Echarts网易——数据分析平台（BI）网易有数

除此之外，还有很多互联网公司会开发自己的数据可视化产品、BI平台，引用国内外开源，对内形成解决方案，但是不对外。软件集成商也对针对客户需求，做专门的方案，自己开发或者集成别人的应用。

1、FineBI

FineBI是一款商业智能BI工具，做数据分析和可视化数据展现，以分析为主，提供多种数据接入方式，可视化功能强大，平台更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户，其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。FineBI也是找了很久感觉很不错的一款数据可视化工具。其中还有很多对数据处理的公式和方法，图表也比较全面。相对于百度的echarts，FineBI还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，FineBI提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。

2、EchartChart

echarts的优点：

国产货有语言优势或区域优势。毕竟是中国制造，自己家做出来的，亲和力高，比较适用于我们的思维，对于城市的地理坐标、城市代码等都已经配置好了，需要的时候，直接调用，很方便。免费，各类图，各种形式，K线图完全免费开源。能减少制作成本，也方便使用，（不用担心以后会有什么）当客户选择的时候，我们可以有更多的方案为他们准备。对于处理大量的数据和3D绘图：基于canvas绘图，所以3D绘图方面占据绝对的优势。（可以结合百度地图的使用，而且方便快捷。）一个纯Javascript的图表库：可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互。（使用了几个浏览器，均没发现什么问题。）支持和弦图、力导布局图、拖拽重计算、数据视图、值域漫游、大规模散点。支持动态类型切换（十分方便，以内置代码，轻轻动动手指就可）

3、支付宝AntV

AntV 是蚂蚁金服的数据可视化解决方案，主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2、专注解决流程与关系分析的图表库 G6、适于对性能、体积、扩展性要求严苛场景下使用的移动端图表库 F2 以及一套完整的图表使用指引和可视化设计规范。已为阿里集团内外2000+个业务系统提供数据可视化能力，其中不乏日均千万 UV 级的产品