先說說大數(shù)據(jù)的應用：就是大量的能夠收集、存儲的原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過各種分析可以揭示一定的行為模式和發(fā)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(xiàn)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(guān)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(yè)化的思考》）無論是深入行業(yè)里去提高原有效率、提供數(shù)據(jù)應用服務解決實際問題，還是通過組織數(shù)據(jù)做一些商業(yè)創(chuàng)新嘗試等等，數(shù)據(jù)應用的價值是非常大的。

舉個例子，以前，因為小微企業(yè)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(yè)的數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)為企業(yè)提供信貸和擔保，而小賣家根據(jù)自身的這個業(yè)務數(shù)據(jù)就可以貸款，三年來他們累計為數(shù)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(yè)貸款怎么解決一直是個問題。這就是一個大數(shù)據(jù)在商業(yè)創(chuàng)新上的應用，解決了傳統(tǒng)方案解決不了的問題，同時也構(gòu)造了一個良好的數(shù)據(jù)生態(tài)和商業(yè)體系。

那么接下來，說說數(shù)據(jù)可視化。我的理解是：

“可視化提供了人和數(shù)據(jù)之間的連接，讓晦澀的表格、數(shù)據(jù)更加容易被理解，從而建立人們對數(shù)據(jù)的價值觀，進而改善人們的生活。數(shù)據(jù)可視化在某種意義上就在加速數(shù)據(jù)應用場景的多元化和大眾化?！?/p>

先闡明數(shù)據(jù)和可視化的概念：

• 數(shù)據(jù)：人類對于客觀事物的抽象。
• 可視化：通過把復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以交互的圖形，幫助用戶更好地理解分析數(shù)據(jù)對象，發(fā)現(xiàn)、洞察其內(nèi)在規(guī)律。

以往，如果要理解更為復雜的數(shù)據(jù)，必須跨過一定甚至更高的認知門檻，才能對客觀數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的交互探索變得可行。

可視化將推動大數(shù)據(jù)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(xiàn)了圖形化操作系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(guān)的數(shù)據(jù)。

在今天這樣數(shù)據(jù)爆炸的大背景下：

可視化將進一步推動大數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)產(chǎn)品將結(jié)合數(shù)據(jù)給用戶提供可視化的數(shù)據(jù)及服務：比如百度搜索指數(shù)、阿里巴巴大數(shù)據(jù)平臺提供了一系列可視化的數(shù)據(jù)服務等。還有比如現(xiàn)在app們都搞的用戶年終數(shù)據(jù)盤點，比如支付寶的1年用戶支付寶記錄，以可視化的數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)深度結(jié)合，用戶通過手機的到可視化的數(shù)據(jù)并應用到自己的生活中，同樣的通過手機也可以參與到數(shù)據(jù)應用和數(shù)據(jù)服務中。

從而，將有更多大數(shù)據(jù)可視化公司涌現(xiàn)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(chuàng)業(yè)做了一個叫Climate的氣象公司。由于美國氣象局的數(shù)據(jù)是公開的，這家公司就從這個數(shù)據(jù)庫里獲得幾十年的天氣數(shù)據(jù)，把各個不同地區(qū)的降雨、氣溫，每個月土壤的情況以及歷年農(nóng)作物產(chǎn)量做成一個圖表，從而預測美國任何一個地方的農(nóng)場明年的產(chǎn)量，通過可視化的數(shù)據(jù)服務向用戶出售個性化保險，以幫助用戶有效地規(guī)避農(nóng)作風險。最后這家公司大獲成功，跨國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)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(shù)據(jù)的應用還面臨很多挑戰(zhàn)，如大數(shù)據(jù)的安全與隱私令人憂慮、數(shù)據(jù)權(quán)屬方面也問題重重。然而，無論是對數(shù)據(jù)的深度分析推動大數(shù)據(jù)智能應用和商業(yè)智能的發(fā)展，還是更廣泛、多元的（如互聯(lián)網(wǎng)金融、健康、教育、智慧城市、企業(yè)數(shù)據(jù)化、工業(yè)大數(shù)據(jù)等）大數(shù)據(jù)的商業(yè)化應用，都預示著大數(shù)據(jù)生態(tài)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是頗為值得期待的。

本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家 @王懿Lucien（微信公眾號：jishugou） 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理?。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。