所谓数据可视化是指把数据以图形动画以及地图等形式呈现出来，这样即直观又美观，易于理解从而看出数据背后的问题。

要做好数据可视化，需要两方面的能力。

一是“艺术”能力，即知道什么样的数据用什么形式去表现最合适，该用柱图时不能用饼图，颜色搭配也要合理；

另一个是“技术”能力，设计好的呈现方案还要能真地做出来，并且要把成本控制在可接受范围内。这里我们不深入讨论“艺术”问题，来看看考察和选择可视化技术中的一些常见误区。

一、报表不需要可视化？

报表原则上也是一种可视化手段，大多数报表工具在很久以前都提供了统计图能力，可算是可视化的初级阶段。用户自然会想到选购报表工具解决可视化需求，继而也会自然地认真考察备选产品的呈现效果，挑一个可视化技术最好的出来？

这个想法对于大多数产品都是正确的，但在考察报表工具的可视化技术时却不是这样。

确实，可视化技术的门槛不低，要做出炫丽的图形动画并不容易，地图呈现还需要事先准备大量数据。按说这种高门槛技术，各厂家产品一定会有明确的差异。

国内最常见的报表可视化工具无非就是FineReport，很多人都说用Excel，但Excel对于大数据量的支持不能让我满意，并且经常崩溃，而且Excel的图表公式太过于繁琐。

二、可视化光靠软件，不靠人？

与上面类似的一种想法是：那家公司演示的可视化效果真好，买了他们产品后我们也能做出这种效果了？

很多用户都会掉进这个坑里，买了某些产品后才发现自己并不能轻易地做出厂商演示的好效果。

为什么还会有这样的现象呢？原因是：

感官上的差别并不是技术能力造成的，而是开始提到的“艺术”能力，具体来讲就是行业知识和美术感觉的完美结合，FineReport的可视化效果都很好，就是因为其艺术能力超强。

购买产品就能获得产品所附带的技术能力，但艺术能力却没那么简单，它需要有丰富经验的人根据现实情况来具体设计，这就变成一个服务而不是产品了。

有些产品提供了模板能一定程度地把艺术能力传递出来，能适应有急迫需求的场景。

但大多数情况还是要根据数据的行业特征和可视化的目标再进行设计并不断修改才能获得期望的好效果。把上面的话改成那家公司演示的可视化效果真好，请他们团队帮我们做就能有这种效果了就靠谱多了。

三、用开源工具+封装一层简化就行了？

开源包内容丰富、功能强大，但也概念复杂、参数众多，这意味着学习成本较高，一个普遍的想法是开源包用起来太麻烦了，有谁在外面封装一层简化一下就好了？

对效果要求不高的情况没有问题，大部分集成了开源包的可视化产品（包括报表工具）也都会做简化封装以降低初次上手人员的学习门槛。

但是，对于希望获得优秀效果的用户，那恐怕要失望了。

所以，如果想随心所欲地做出炫丽的效果，要充分利用开源包的功能，这个成本是省不掉的！其实这些开源包看起来复杂，实际上已经被作者们精心设计过的，学习成本并没有乍看起来那么大，对于有前端开发经验的程序员也不难上手。

当然这比直接使用封装后的模板还是要难，那就要掂量一下需求简单时是否还值得花钱来买这些模板了。

四、数据很多，就是大数据？

数据可视化，不管是服务还是产品，也不管门槛高是不高，都是实实在在的业务。但加了个"大"字后，就有很大可能性变成忽悠了。

可视化的结果是要让人看的，而人类视力有生理极限，无论图形、表格、动画什么形式，都不可能直接观察"大"数据（当然有人把几万条数据也称作"大"那就另当别论了）。

大数据要经过后台处理变成"小"数据之后才能进入可视化环节去呈现，可视化阶段已经不必再处理也处理不了数据量大的问题了。

有时大数据也指数据来源形式多样化，但即使这种"大"，也不是可视化环节去处理的，仍然是在后台数据准备阶段处理。

不过，在业务上，大数据可视化是有意义的。从大量数据中如何选择或汇总出哪些最该呈现的内容来展示、怎样体现数据的多样化，这些都是学问。只是，这都是前述的“艺术”能力，和技术能力无关。

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