所謂資料視覺化是指把資料以圖形動畫以及地圖等形式呈現出來，這樣即直觀又美觀，易於理解從而看出資料背後的問題。
要做好資料視覺化，需要兩方面的能力。
一是“藝術”能力，即知道什麼樣的資料用什麼形式去表現最合適，該用柱圖時不能用餅圖，顏色搭配也要合理；
另一個是“技術”能力，設計好的呈現方案還要能真地做出來，並且要把成本控制在可接受範圍內。這裡我們不深入討論“藝術”問題，來看看考察和選擇視覺化技術中的一些常見誤區。
一、報表不需要視覺化？
報表原則上也是一種視覺化手段，大多數報表工具在很久以前都提供了統計圖能力，可算是視覺化的初級階段。使用者自然會想到選購報表工具解決視覺化需求，繼而也會自然地認真考察備選產品的呈現效果，挑一個視覺化技術最好的出來？
這個想法對於大多數產品都是正確的，但在考察報表工具的視覺化技術時卻不是這樣。
確實，視覺化技術的門檻不低，要做出炫麗的圖形動畫並不容易，地圖呈現還需要事先準備大量資料。按說這種高門檻技術，各廠家產品一定會有明確的差異。
國內最常見的報表視覺化工具無非就是FineReport，很多人都說用Excel，但Excel對於大資料量的支援不能讓我滿意，並且經常崩潰，而且Excel的圖表公式太過於繁瑣。
二、視覺化光靠軟體，不靠人？
與上面類似的一種想法是：那家公司演示的視覺化效果真好，買了他們產品後我們也能做出這種效果了？
很多使用者都會掉進這個坑裡，買了某些產品後才發現自己並不能輕易地做出廠商演示的好效果。
為什麼還會有這樣的現象呢？原因是：
感官上的差別並不是技術能力造成的，而是開始提到的“藝術”能力，具體來講就是行業知識和美術感覺的完美結合，FineReport的視覺化效果都很好，就是因為其藝術能力超強。
購買產品就能獲得產品所附帶的技術能力，但藝術能力卻沒那麼簡單，它需要有豐富經驗的人根據現實情況來具體設計，這就變成一個服務而不是產品了。
有些產品提供了模板能一定程度地把藝術能力傳遞出來，能適應有急迫需求的場景。
但大多數情況還是要根據資料的行業特徵和視覺化的目標再進行設計並不斷修改才能獲得期望的好效果。把上面的話改成那家公司演示的視覺化效果真好，請他們團隊幫我們做就能有這種效果了就靠譜多了。
三、用開源工具+封裝一層簡化就行了？
開源包內容豐富、功能強大，但也概念複雜、引數眾多，這意味著學習成本較高，一個普遍的想法是開源包用起來太麻煩了，有誰在外面封裝一層簡化一下就好了？
對效果要求不高的情況沒有問題，大部分集成了開源包的視覺化產品（包括報表工具）也都會做簡化封裝以降低初次上手人員的學習門檻。
但是，對於希望獲得優秀效果的使用者，那恐怕要失望了。
所以，如果想隨心所欲地做出炫麗的效果，要充分利用開源包的功能，這個成本是省不掉的！其實這些開源包看起來複雜，實際上已經被作者們精心設計過的，學習成本並沒有乍看起來那麼大，對於有前端開發經驗的程式設計師也不難上手。
當然這比直接使用封裝後的模板還是要難，那就要掂量一下需求簡單時是否還值得花錢來買這些模板了。
四、資料很多，就是大數據？
資料視覺化，不管是服務還是產品，也不管門檻高是不高，都是實實在在的業務。但加了個“大”字後，就有很大可能性變成忽悠了。
視覺化的結果是要讓人看的，而人類視力有生理極限，無論圖形、表格、動畫什麼形式，都不可能直接觀察“大”資料（當然有人把幾萬條資料也稱作”大”那就另當別論了）。
大數據要經過後臺處理變成”小”資料之後才能進入視覺化環節去呈現，視覺化階段已經不必再處理也處理不了資料量大的問題了。
有時大數據也指資料來源形式多樣化，但即使這種”大”，也不是視覺化環節去處理的，仍然是在後臺數據準備階段處理。
不過，在業務上，大數據視覺化是有意義的。從大量資料中如何選擇或彙總出哪些最該呈現的內容來展示、怎樣體現資料的多樣化，這些都是學問。只是，這都是前述的“藝術”能力，和技術能力無關。
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