谈到可视化，就不得不先回顾下GUI。GUI 是 Graphical User Interface 的简称，直译为图形用户接口，如果用中文完整表述是人机交互图形化用户界面设计。十年前几乎所有讨论可视化的学术文章，都是在讨论GUI范畴内的问题，比如在生产计划系统中，如何实现用甘特图来表示计划网络图；在财务系统中能否在表格以外有些柱图和饼图等图形展示。
时至今日，甚至不少IT从业者也不能区分图形化用户界面和大数据可视化的差异和适用场景。
其中，“大数据可视化”是一个通用的术语，它定义为基于大数据环境，通过直观的图文交互操作来帮助人们理解数据的价值，洞察数据背后隐含的模式、趋势和相关性的方法与技术的总和。用友分析云提供的分析服务中，大数据可视化是其中重要的云服务之一。
大数据可视化如何服务业务人员？
狭义的数据可视化，类似于在微软Excel电子表格中将某个表格区域的数据转化成各种图形，以方便数据使用者直观的理解数据到信息的处理过程。
大数据可视化可以采用图文分析方式，如刻度盘、地理地图、走势图、热点图和条形图、饼图、热图等，通过简单交互操作，让没有IT技能的更多业务分析人员，独立完成对大数据的查询、分析甚至挖掘，并可以自行完成一些数据清洗、转换、加载等数据处理工作，然后将数据分析结果通过协同方式一键分享给别人。
大数据可视化为何重要？
大数据可视化在大众化数据分析中十分重要，并使整个组织的工作人员都能获得数据驱动的见解。它通常比传统的统计分析软件或者传统的BI软件更容易操作。这推动了在没有IT支持的情况下专业分析业务在组织内部的普及。
大数据可视化在大数据和高级分析项目中也扮演着重要的角色，在大数据应用的早期，基于企业已经积累的大量数据，他们需要快速、便捷地对数据进行概览和洞察的能力和工具，大数据可视化就是应对这个需求的主流之道。
同时，可视化是高级分析或数据挖掘的最重要结果呈现模式。当一个数据科学家通过编写高级预测分析或机器学习算法得出分析结果后，会以大数据可视化来监控结果并确保模型按预期执行。
这些都需要大数据可视化
大数据可视化可在多种场景下使用，比如大屏展示、多屏上下文分析、交互式分析故事板、数据查询工具、数据整理和建模工具等。目前最常见的用途是作为全新BI图文分析报告工具，广泛应用在各类互联网应用分析场景下，或者作为传统BI报表分析的补充。业务分析用户可以通过数据可视化来生成仪表板、跟踪和预警公司在关键绩效指标上的表现，并直观地解释结果。
许多业务部门实施大数据可视化来跟踪他们自己的计划。例如，一个营销团队可能会通过该软件来监控营销活动的表现，跟踪诸如开放率、点击率和转化率等指标。
用友分析云加速大数据可视化
数据可视化在过去5年里，曾经是新一代BI（Business Intelligence，商业智能）工具的核心主张，从行业分析报告和新晋厂商的财务表现来看，这类可视化BI工具的推出得到了市场的欢迎。然而，这类应用无一例外选择的是桌面工具的方式，服务于单个操作用户，不太考虑企业级用户对数据安全、协同、分享的应用场景。包括用友在内具有管理软件供应商背景的BI提供商，纷纷推出了自助分析等企业级可视化分析系统，作为对传统BI系统功能的增强。
随着大数据、云计算的发展，原有的基于企业小数据和私有化部署的分析系统越来越不能满足市场期望和客户需要，在用友全力发展用友云的冲刺加速阶段，基于大数据和云计算技术的用友云也同步推出，大数据可视化分析也是其中重要的服务构成。
用友分析云扩展了传统可视化工具的功能，使可视化分析越来越适用在更复杂的大数据前端分析场景，可视化分析作为一项分析云服务，帮助数据工程师和数据科学家跟踪数据源，并在更详细的高级分析之前或之后对数据集进行基本的探索性分析。
因此，就大数据可视化服务做一些更多的介绍和讨论，通过对功能特征和应用场景的介绍，帮助大家对用友分析云能有更准确、更清晰的理解。
大数据可视化如何工作？
大数据可视化能与主流的数据库和应用连接，其中包括最常见的关系数据库、Hadoop和各种云存储平台。可视化软件从这些数据源中获取数据，并将图形分析应用到数据中。
大数据可视化允许用户选择显示数据的***方式，并且越来越多的在图形显示与分析数据之间实现了自动匹配。会通过多元回归、智能侦测等算法，解释数据的影响因子和影响程度，然后将这些发现融入到已有历史数据分析结果之中。
大数据可视化有故事板功能，允许用户将分析生成的多个可视化结果拉入到一个独立的界面，以类似门户的方式集成展示来自多数据源、多主题的分析结果。
以下是通过用友分析云按故事板方式实现的超大屏展示实例：
