大数据可视化：5V关键技术和应用

第5章深入探讨了大数据时代的可视化关键技术，这是高级大数据人才培养系列丛书中的一章，由何光威主编，郑志蕴、梁英杰和朱琼琼共同担任副主编。本章聚焦于大数据挖掘技术与应用，强调了大数据在当今信息技术领域的重要性，特别是Gartner和麦肯锡全球研究所对大数据的定义，指出其规模庞大、增长迅速、多样性和价值密度低的特点。 大数据架构被描绘为一个关键组成部分，以5V（Volume、Velocity、Variety、Value和Veracity）或更扩展的11V（包括Viscosity和Visualization）来刻画其核心特性。容量（Volume）强调数据的规模，速度（Velocity）关注数据获取的实时性，种类（Variety）涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据，价值（Value）则揭示了大数据的价值潜力，真实性（Veracity）涉及数据质量的保证，而可视化（Visualization）则是推动大数据应用广泛接受的重要手段。 可视化作为大数据的关键技术，通过图表、图形和其他视觉元素，帮助人们理解和分析复杂的数据集，揭示隐藏的模式和趋势。这一过程不仅提升了决策的效率和洞察力，也提高了用户体验，增强了用户与数据的互动粘性。在大数据参考架构中，通过“角色-活动-功能组件”的层级分类体系，构建了IT价值链和信息价值链，展示了大数据在新兴数据应用中的作用，以及它如何沿着这些价值链进行流动和增值。 第5章的大数据可视化关键技术旨在帮助读者理解大数据的内在特性、处理方式以及其实现价值的途径，引导他们掌握在这个信息爆炸的时代中利用可视化工具进行数据驱动决策的能力。