【IT168 专稿】今年春节期间，百度基于LBS(基于地理位置的服务)、大数据和可视化技术推出了“百度迁徙”，结合央视的报道，首次实现了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征，也让老百姓真正体会到了大数据的价值。

　　由此可见，大数据在可视化后更容易被人们接受和理解。在中国传媒大学的校园里，有一位老师对数据可视化也非常推崇，他经常对自己的学生说“只有看得见，才能做得到;只有看得见，才能做得好”——他就是沈浩教授。

　　沈浩教授目前在中国传媒大学新闻学院任教，并担任调查统计研究所的所长。他是一位拥有二十多年统计和数据分析经验、精通各种统计分析技术和方法的资深专家，尤其在数据可视化领域，堪称一位虔诚的布道者。为了进一步了解数据可视化技术的发展历程和未来趋势，IT168记者视频采访了这位数据可视化领域的专家。

　　数据可视化的前世今生

　　大数据时代主要包括数据科学、网络科学、空间地理科学，以及可视化技术四个重要领域。其中，可视化是极具有艺术性和创意性的，其分类包括数据可视化、信息可视化和交互可视化。数据可视化作为可视化领域的组成部分，已经成为大数据时代的一个重要特征。

　　纵览数据可视化的历史，沈教授认为早期的数据可视化并没有得到太多重视，只是强调图表的呈现。对于企业而言主要是企业报表，即报表可视化。从商业角度来看，早期的数据可视化可以归类到商业智能领域。而当今的数据可视化经历了大量技术性的突破，特别是在当前大数据时代下，专注于可视化的产品越来越多。数据可视化的概念从内涵到外延都有了长足的发展，甚至可以从传统商业智能中独立出来。

　　当前，数据可视化既是一种呈现数据的方式，也是一种批判的思维方式。从企业用户的角度来看，数据可视化是一种需求，它对企业决策(驾驶舱)具有重要的指导作用。企业管理者和决策者通过仪表盘感知企业的运营数据，不再依靠IT人员就能获取和洞察企业数据。

　　早期的数据可以划分为四个层面，即存储层、报表层、分析层、展现层，而随着数据可视化的发展，当前的数据展现层就包含了报表和分析，也就是说数据可以由四个层面简化为存储和展现两个层面。

　　谈到数据可视化发展的新趋势，沈教授表示，随着非结构和半结构化数据的增长，数据可视化的发展需要迎合多类型的数据，词云、泡泡图、热图等形式的出现更加贴合新的数据类型。另外，在展现形式上，数据可视化工具还应该满足直接发布到云端、移动端的需求。

　　作为中国传媒大学的老师，沈教授还介绍了数据可视化在新闻领域的发展，他表示目前有一种新闻模式叫做数据新闻，它将数据展现与新闻报道相结合，让普通受众感知到数据背后的新闻价值。他在新闻学院开设了数据可视化传播与应用的课程，为学生展示数据提供知识和技能。