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榮耀標識可視化：讓大數據應用能夠“落入尋常百姓家”
先說說大數據的應用：就是大量的能夠收集、存儲的原始數據，經過各種分析可以揭示一定的行為模式和發展趨勢，并提供給終端消費者（客戶）使用。
那么如何在不同的場景下降低消費成本（指客戶/用戶為實現消費品或服務的效用過程中所付出的代價），即是否有效降低用戶獲得服務所付出的代價。（PS. 關于消費成本，可以看我之前寫的《視野：從消費動機、消費成本的角度對商業化的思考》）無論是深入行業里去提高原有效率、提供數據應用服務解決實際問題，還是通過組織數據做一些商業創新嘗試等等，數據應用的價值是非常大的。
舉個例子，以前，因為小微企業沒有廠房，大銀行不肯給他貸款。而阿里巴巴在平臺上收集這些小微企業的數據，通過這些數據為企業提供信貸和擔保，而小賣家根據自身的這個業務數據就可以貸款，三年來他們累計為數十萬家店鋪提供貸款，累計上千億元人民幣。而我們知道，在此之前小微企業貸款怎么解決一直是個問題。這就是一個大數據在商業創新上的應用，解決了傳統方案解決不了的問題，同時也構造了一個良好的數據生態和商業體系。
那么接下來，說說數據可視化。我的理解是：
“可視化提供了人和數據之間的連接，讓晦澀的表格、數據更加容易被理解，從而建立人們對數據的價值觀，進而改善人們的生活。數據可視化在某種意義上就在加速數據應用場景的多元化和大眾化?！?/p>
先闡明數據和可視化的概念：
- 數據：人類對于客觀事物的抽象。
- 可視化：通過把復雜的數據轉化為可以交互的圖形，幫助用戶更好地理解分析數據對象，發現、洞察其內在規律。
以往，如果要理解更為復雜的數據，必須跨過一定甚至更高的認知門檻，才能對客觀數據對象建立相應的心理圖像，完成認知理解過程。好的可視化就能夠極大地降低這個認知壁壘，將復雜未知數據的交互探索變得可行。
可視化將推動大數據應用更加高頻、更為大眾化：
- 首先，就如同早期沒有圖形界面還是命令行的計算機晦澀難懂，然而出現了圖形化操作系統以后，再次之后，個人計算機開始并迅速普及起來。同樣的，可視化就可以理解為人和數據之間的界面，我們會容易地以可見的或物理的視角觀察和理解數據，確實就是“一張圖勝過千言萬語”。
- 其次，可視化也為用戶提供了更為方便工具，讓我們可以更為主動分析處理與自己工作、學習、家庭、購物等方面有關的數據。
在今天這樣數據爆炸的大背景下：
可視化將進一步推動大數據更為廣泛的應用將顯得尤為有意義：
會有越來越多適合用戶使用需要的可視化方法和工具，而越來越多的互聯網產品將結合數據給用戶提供可視化的數據及服務：比如百度搜索指數、阿里巴巴大數據平臺提供了一系列可視化的數據服務等。還有比如現在app們都搞的用戶年終數據盤點，比如支付寶的1年用戶支付寶記錄，以可視化的數據方式讓用戶能夠直觀感受到自己使用支付寶1年的情況，并分享到朋友圈等。
并且可視化一定會且正在和移動互聯網深度結合，用戶通過手機的到可視化的數據并應用到自己的生活中，同樣的通過手機也可以參與到數據應用和數據服務中。
從而，將有更多大數據可視化公司涌現出來。
當然可視化也不僅僅是“落入尋常百姓家”這么簡單：
舉個例子，某谷歌前雇員創業做了一個叫Climate的氣象公司。由于美國氣象局的數據是公開的，這家公司就從這個數據庫里獲得幾十年的天氣數據，把各個不同地區的降雨、氣溫，每個月土壤的情況以及歷年農作物產量做成一個圖表，從而預測美國任何一個地方的農場明年的產量，通過可視化的數據服務向用戶出售個性化保險，以幫助用戶有效地規避農作風險。最后這家公司大獲成功，跨國農業生物技術公司孟山都（Monsanto）于14年5月斥資約9.3億美元收購了Climate。
雖然，目前大數據的應用還面臨很多挑戰，如大數據的安全與隱私令人憂慮、數據權屬方面也問題重重。然而，無論是對數據的深度分析推動大數據智能應用和商業智能的發展，還是更廣泛、多元的（如互聯網金融、健康、教育、智慧城市、企業數據化、工業大數據等）大數據的商業化應用，都預示著大數據生態和產業的發展是頗為值得期待的。
本文由人人都是產品經理專欄作家 @王懿Lucien（微信公眾號：jishugou） 原創發布于人人都是產品經理?。未經許可，禁止轉載。
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