可视化大数据的工具在解锁企业收集的数据的价值方面表明承诺。获得最佳结果需要构建一个基础架构，用于从企业中聚合数据，并简化发现和共享洞察的过程。

为什么？因为数据只是有人理解它的能力。人类主要是视觉生物，了解迅速直观地了解数据的关系和趋势图像，图表和图形。

“在大数据时代，良好的可视化有助于通过数据中的噪音，以快速准确地挑选重大价值观或模式，”Epentext的企业信息管理软件公司Opentext的高级分析产品营销经理Zachary Jarvinen表示。

以下是专家推荐组织在采用大数据的可视化工具时考虑的各种功能和功能：

1.嵌入性：大数据用于驱动真正的商业见解。然后，那些见解需要嵌入到运营业务系统中，正确地指导用户发生的事情，为什么发生的事情，会发生什么，他们可以采取的事情以及他们可以采取的步骤来改变这一结果，称为按需分析的常务总经理David Marko表示Acumen Solutions Inc.的解决方案和信息管理，IT咨询公司。

可视化可以在通过仪表板嵌入到最终用户喜爱和生活的接口或工具中，为业务用户提供更多价值。这包括已使用的门户和应用程序，因为视觉分析不要求用户获取新技能集。Saurabh Abhyankar表示，MicroStrategy Inc.的产品管理高级副总裁Saurabh Abhyamank表示，良好的API是重要的，可以帮助将可视化扩展到其他应用程序中。

2.可行性：可视化工具必须通过有用的预测和处方提供实用价值。“自身的可视化识别，但是当耦合交易或回写功能时使其立即可操作，并且这些仪器通过使它们更负责提高最终用户的作用，”Abhyankar说。支持可操作性的功能包括支持趋势线，单击指标和引导高级分析工作流程。

3.表现：如果对大数据的可视化工具分散工人的工作流程，他们可能不太可能使用。对于某些用例来说，几秒钟的延迟可能并不重要，但可能会阻止用户在整个日期中评估数百个决策。有助于提高性能的功能包括提示，数据优化设置和动态加载选项。

另一个与绩效相关的功能是介绍工具运行的能力对GPU的计算。GPU最初专注于更好的图形。来自像NVIDIA这样的GPU制造商的新数学图书馆还可以帮助加速复杂的数据分析。由于数据集的增加，具有传统架构的大量数据变得更加困难，即Kinetica公司Kinety Database Company的Kinetica和Co.GPU与直接存储器访问一起使用的GPU可以更快更高且更高效地提高大量数据。这使得更容易在服务器端构建高清可视化，只需通过Web应用程序由应用程序提供服务。

4.动态基础架构：无操作系统的计算是一个新兴范式将应用程序配置为代码这是由云服务完全管理的。开发人员可以专注于代码逻辑，同时将繁重的升降机留给云提供商，可以通过预配置的集成来访问企业大数据。“企业客户通过不必为其BI工作负载管理自己的大数据基础架构来节省时间，头痛和金钱，”Google Cloud的Data Studio的产品经理Nick Mihailovski说。无要的工具还会增加可能通常应变BI基础设施的大数据AD HOC分析项目的敏捷性。

5.互动探索：数据探索功能简化了员工分析大数据集的能力，以便快速旋转空间以可视化其数据并验证其假设。理想情况下，这个探索性环境应该易于使用，易于访问，并将其无缝地适应分析师的双工作流程。ad hoc分析功能需要支持不同类型的可视化和交互式分析。这包括过滤，切片和切割的功能，并以速度向上和向下钻取，使用户能够在Kyvos Insights，Wevos Insights，Bi的技术分析师技术分析师普拉蒂克·杰恩（Pratik Jain）中达到巨大的数据并立即获取问题。软件提供商。

6.合作：实时协作用于大数据的可视化工具中的功能允许员工对其发现具有更有意义的对话。这包括员工在当前数据实时协作的能力，而不是要求它们彼此发送静态文件和屏幕截图。

7.流式数据支持：企业现在面临争吵大量复杂，来自各种不同来源的流媒体数据。许多可视化工具基于结构化批量数据分析使用遗留后端。这使得很难实时分析极端数据。对流数据的支持可以允许更多可视化用例，涉及来自社交媒体，物联网设备和移动应用程序的数据。

8. AI集成：大数据的可视化工具开始实验机器学习，深度学习和自然语言处理，使其更容易分析，探索，预测和规定行动。Acumen的Marko说：“一些玩家正试图用一家公司创造伙伴关系来做到这一点，但是那些通常是笨拙的集成，减缓过程并混淆了用户。可以找到在一个皮肤下提供这些的工具那些将在未来几年分离的人。“

9.集成元数据管理：元数据管理补充企业可视化工具，以提高数据的可用性和服务员分析的准确性。通过设计的数据湖泊旨在减少数据的计时或换句话说，缩短和简化数据摄取过程。

Nitin Bajaj在Nitin Bajaj，NTT数据服务的商业智能和分析主任说：“虽然此范例减少了将新数据集进入数据湖中所涉及的努力，但它也有可能加剧可能没有的公民用户的数据滥用数据完全理解他们希望消费的数据的出处。“

10.自助服务能力：用于大数据的可视化工具中的自助服务能力允许快速的原型制作和开发，以加速假设检测。Bajaj表示，传统的BI和报告工具是开发者为导向的，具有复杂的功能，使企业的分析步伐缓慢。