【摘要】在数据分析工作中，数据可视化虽然只是最后一个步骤，但也是必不可少的一个步骤，好比一个产品再怎么出色，也得有一个展示自己的平台，才能

在数据分析工作中，数据可视化虽然只是最后一个步骤，但也是必不可少的一个步骤，好比一个产品再怎么出色，也得有一个展示自己的平台，才能让观众看到它的优秀和魅力。所以说，我们在学习数据分析知识的时候一定不能落下数据可视化的学习，在这篇文章中我们就重点给大家介绍一下数据可视化的未来发展趋势。

数据可视化工作的第一个发展趋势就是协作，这是因为数据仓库是数据的集中来源，但是真正的分析和洞察发生在台式机上，人工组合多个源。下一代平台允许多个用户通过API或数据虚拟化来发布数据源、算法和洞察。如果实现这样的要求能够为我们工作提高效率。

当然多实体也是数据可视化的发展趋势，分析平台越来越多地被组织的多个部门甚至是跨组织使用。平台不仅仅用于共享数据，洞察力、可视化和算法可以跨组织边界共享。这样就能够加强数据分析的解析能力。

而多源同样是数据可视化的发展趋势之一，这是因为许多组织专注于内部数据源进行分析，但往往忽视了公共和第三方数据源的不断增加，这些数据源可用来增强分析解决方案。这种将来自多个数据源的数据混合的能力是至关重要的，但是它需要对数据输入有复杂的管理方法，包括许可和更新。否则，外部数据源可能会过时或不准确，所以说不能够再混用。

数据可视化还需要做到自动化，这是为了确保分析团队的效率，工作流自动化正在迅速成为一种必需品。当然，随着数据融合和更新变得更加复杂，自动化数据收集、处理和跟踪也变得更重要。组织开始把主要研究平台，如调查工具，与工作流自动化和可视化组件结合，以简化工作，提高分析的质量。

如果数据可视化实现智能的话那就更好不过了，这是从多个来源获得高质量的数据仅仅是分析组织真正目的的先决条件，从数据中获得高价值的见解。它越来越多地应用机器学习和人工智能处理结构化和非结构化数据源。前沿组织正在将这些工具应用于以前无法访问的数据。

最后，数据可视化需要做到的就是实时，互联网永远在线的特性让我们来到一个即时满足的世界。这也是分析解决方案的例子，而用历史数据分析已经是不可能的了。因此，数据收集和分析的批处理方法将被随需应变的数据更新所取代。这给平台的计算需求带来了压力，因为它需要实时处理不断增加的数据量。它还会对数据可用性施加压力，确保最近的数据源被用于分析。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据可视化的未来发展趋势，通过对这些知识的讲解我们不难发现数据可视化的发展前景是非常乐观而且日趋重要的，可以肯定的是——未来数据可视化能够为我们呈现出的功能将会更多，而与此同时也说明我们需要掌握的知识也将更加完善和广阔。