大数据仅仅是因为“大”吗？
随着智能硬件的快速普及和互联网的迅猛发展，您的每一次搜索点击，都将成为大数据的一部分。数据的规模，也呈现几何级数的增长，2016年市场调研机构 IDC预计，未来全球数据总量年增长率将维持在50％左右，到2020年，全球数据总量将达到40ZB(Zettabyte,万亿GB)。其中，我国数据量将达到8.6ZB，占全球的21％左右。
然而，数据量之大仅是大数据的一个基础特征，行业中将大数据特点归纳为4个” v”，即多样性(Variety)、体量(Volume)、速度(Velocity)和价值(Value),表示多样化的数据源（文本、图片、视频等）、巨大的数据量、处理速度快、且价值密度低，需通过人工智能算法进行深入挖掘。
上海藤榕作为钱宝的“大脑”，数据来源十分丰，诸如用户的基础数据、微商业务系统的交易信息、社区媒体平台的 U(User Generated Content)、钱宝胛 P移动端的 LBS(Location-Based Service)信息、共享单车的状态数据等，涵盖表格、文本、图片及视频等各种数据类型。目前日增数据量约500GB；仓库数据总量己经超越 PB级别，数据记录达百亿规模，且每年以3的速度递增，是名副其实的大数据平台。
数据可视化如何实现？
数据给人的直观感受千差万别：有时冰冷枯燥，让人心生畏惧、摸不到头脑：有时生动有趣，让人一目了然，恍然大悟。之所以能达到后一种效果，数据可视化技术发挥着重要作用，让用户在解读数据背后商机的同时，享受视觉表达之美。
数据可视化本身的应用价值、丰富性和表现力，需要参与者有强大的专业背景支持。通过动态或者静态的可视化图形，让用户能洞察(Insight)业务、发现关联，理解更深层次的规律和价值。
我们基于用户对数据可视化的不同目的，随之调整数据的视觉表达形式，例如：
跟踪数据。需考虑实时性及计算能力，形成一份不停变化、可读性强的图表。
分析数据。强调数据的表现形式，生成一份可检索的交互式图表。
发现关联。需要生成一份分布式的多维图表。
理解数据。利用多色彩、动画等形式，创建生动、清晰、有吸引力的图表。
例如，我们通过数据墙、业务运营支撑系统以及线下报告的方式，为用户提供清晰的图表，支持或指导其业务方向的调整。
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