面向云計算的計算機數據可視化技術探究

劉九江

（西南科技大學城市學院鼎利學院，四川 綿陽 622650）

0 引言

互聯網時代發展速度極快，信息技術的廣泛普及應用助推了各個行業的高效發展，自進入新時代以來，計算機技術逐漸呈現出自動化、智能化趨勢，從根本上改變了傳統數據信息規模與模式，而這一發展期間也帶來了更多挑戰，海量的數據信息需要更強的數據運算能力做支撐，且要求更精密的安全防護，只有做好這些方面的工作才能為計算機技術的發展提供堅實保障。數據可視化技術綜合多種計算機技術，實現對大量數據的科學分析與處理，通過數據和圖像的交互，不僅有效滿足了人們對數據信息多元應用的需求，還可以進一步提升計算機技術的發展水平。因而，為了使計算機數據可視化技術得到更好的應用，文章探討了該技術面向云計算的實施實踐。

1 計算機數據可視化的相關概述

1.1 數據可視化的概念

數據可視化指的是將數據以可視化圖形的形式進行表達，用可視化方式梳理其關系的一種技術［1］。廣義概念下數據可視化技術整合了信息可視化、科學可視化以及可視分析學的相關內容。其中，信息可視化是針對數字、非數字等抽象數據所進行的信息形式轉化，通過采用樹狀圖、柱狀圖、流程圖等實現與人們的視覺交互，以此來增進人們對數據信息的認知，在地理信息處理中較為常見；科學可視化是針對三維現象如光源、面等數據所進行的信息表達形式轉化，將科學數據利用不同圖形方式進行呈現，不僅可以讓人們更精準的把握數據中的規律，還能夠體現出更強的真實感，如氣象學研究中較為常見；可視分析學是一種新的理論領域，基于數據可視化的發展而逐步產生，主要對交互式視覺的相關內容進行研究與分析。

1.2 數據可視化的作用

數據可視化將可視圖表作為數據的表達形式，一方面滿足人們的信息獲取需求，相比于文字圖表更易于被解讀與理解，尤其對于復雜信息而言，可以實現精準快速的信息處理。另一方面，方便人們對關鍵信息的有效提取，通過對圖表的觀察能夠直接理解數據背后所暗含的含義，進而獲得關鍵信息，有助于滿足用戶對數據的使用需求。此外，數據可視化技術的應用優勢還體現在可以提高信息溝通傳遞的有效性，避免在數據觀察分析過程中消耗過多時間，讓不同用戶根據自主需求獲得所需內容信息，達到高效交流、精準傳達的效果。數據可視化技術在當前時代背景下所展現的功能價值隨著技術革新發展而不斷增加，科學把握技術的應用實踐可以進一步推動信息技術的發展［2］。

2 計算機數據可視化的發展現狀

2.1 數據趨向于多維化

如今，計算機技術和互聯網技術已經被廣泛應用在各個行業領域，所產生的數據信息也越來越多，且呈現出多維化趨勢。對于這些多維化信息，人們很難直接從中識別到有用信息和有效信息，因而對多維化數據的處理提出了更高的要求，如何將其可視化成為目前多維信息發展的重要挑戰之一。面對復雜的多維數據信息，若想實現對其有效應用則必須把握數據之間的規律和聯系，通過運用幾何圖形方法能夠將復雜的信息以復合圖形、圖像形式展現出來，由此人們可以直觀地了解數據信息的內在規律，并掌握其分布特征，進而將其應用到所需領域。

2.2 可視化工具持續創新

科學技術的革新發展很大程度上了改變了人們的工作方式，一些基礎工作被新技術、新設備代替。在數據可視化發展中，同樣涌現出多種多樣的可視化工具，展現出創新性和前衛性。在這樣的背景下，過往所必須理解的一些專業認知也被剔除，減少可視化技術的應用難度，更有助于技術的創新推廣。現階段，在不同領域應用最為廣泛的數據可視化工具有iCharts，FineReport，tableau，JpGraph，Highcharts等。這些工具中不僅包含了大量可以任意選擇的可視化圖表模板，而且有些工具還支持拖曳式設計方式和可視化特效設計，操作簡單便捷，功能豐富多樣，能很好地滿足不同用戶的多元使用需求，大大提高了可視化工具的使用效率［3］。

2.3 三維可視化快速發展

在計算機技術快速發展的同時也不斷推動著海量數據可視化處理能力的強化，其中三維可視化技術就是其中之一，通過三維可視化架構的搭建，將數據信息直接轉化為三維形式，獲得更加直觀、真實的數據狀態，人們也可以借此獲得更多有用信息，并在此基礎上實現對信息的更進一步探索。以地理研究為例，GIS系統就實現了與數據可視化技術的創新融合，借助一些編程工具實現了對地理信息的可視化轉換，人們在搜索地圖的同時能夠直接了解到地點的地形情況，以及還有街景視圖可以查看，除了將數據完成三維可視化之外，還為用戶提供更多其他信息功能，如數據管理功能、數據查詢功能和數據分析功能等，這一技術在建筑領域、教育領域同樣也具有較好的應用價值。

3 計算機數據可視化系統結構設計分析

3.1 以Web為基礎的數據可視化系統結構設計

數據可視化技術以Web為基礎進行表達主要是為了動態數據圖表，依托于Web數據庫訪問技術和動態網頁技術，用戶不僅可以實現數據傳遞、圖表生成，更能夠獲得動態數據。在Web基礎上開展數據可視化系統結構的設計，需重點考慮以下幾個要點：(1）用戶接口的設計。讓用戶可以接受JSP頁面，由客戶端直接獲取數據，如數據源、數據圖表類型等。然后，實現數據可視化系統與用戶端的交互，這樣可以將輸入端所獲得的數據信息直接反應在Web頁面上，方便用戶自客戶端隨時隨地下載應用。經計算機系統所處理的各種數據信息也均可以通過Web顯示，并反饋到用戶的瀏覽器上，便于其應用。(2）數據庫接口的設計。將用戶數據庫與客戶端程序聯系到一起，當用戶操作要求顯示某一數據序列時，該數據序列會直接通過客戶端程序快速反應在Web頁面上，這樣就可以為用戶提供可視化的數據。(3）數據顯示的設計。將可視化技術、數據挖掘技術和回歸分析技術等融合到數據可視化系統當中，把數據計算、Java Applet也置入Web，如此能夠更好地實現與用戶的動態交互，為用戶提供更加直觀形象的數據信息［4］。

3.2 數據可視化系統的設計流程分析

在Web基礎上完成數據可視化系統結構設計后，也要明確用戶對該系統的操作流程。首先，用戶根據數據應用需要選擇相應的數據源類型，手工輸入所需數據后，經系統反應從用戶數據庫中提取相關數據信息，顯示出數據表。其次，用戶根據需要選擇數據可視化圖表的類型。最后，用戶按照需要選擇數據可視化圖表的顯示效果，通過自主選擇自定義圖表的顏色、刻度間距、標題和標簽等信息，再次更新后可以顯示出符合其要求的可視化數據形式。若操作過程中想要重新選擇可以返回或退出后，再據實選擇合適的數據源、數據類型和顯示效果等。

4 面向云計算的計算機數據可視化技術應用

4.1 不同行業中計算機數據可視化技術的應用情況

計算機數據可視化技術在多個領域被廣泛應用，發揮出不容忽視的技術優勢，在推動相關行業發展方面也起到較好的作用。(1）在交通領域，因人們出行需求和私家車擁有量的逐年增多為交通運輸帶來較大壓力，交通擁擠問題十分顯著。通過GIS技術、物聯網技術等與數據可視化技術的結合，構建智能化的交通運輸體系，不僅能更加直觀清晰的反應各交通路段的實時交通情況，還能提供各時期、各時段的交通情況，這不僅為交通擁擠問題的治理提供了便利，還提高了交通運輸體系的管理效率與質量。(2）在醫療領域，因醫療相關數據非常龐大，傳統電子存儲方式已無法滿足當前醫療行業的發展需要，計算機可視化數據技術的出現讓醫院更好地實現了智能化的數據管理。基于數據可視化完成對各種醫學問題的深入分析，也可以進行一些疾病趨勢預測，促使醫院掌握全面真實的醫學發展規律，助推醫療行業的發展［5］。(3）在生產銷售企業中，計算機數據可視化技術能夠動態直觀地呈現企業運營發展中所產生的各種數據信息，幫助管理者分析數據，做出更加科學合理的決策，為企業運營帶來更多經濟效益。

4.2 計算機數據可視化所面臨的發展挑戰

云計算的出現和發展對數據可視化技術的應用提出了更高的要求，由于數據信息是不斷變化革新的，可視化技術能夠實現與之及時的對接與否也是當前技術發展所面對的挑戰之一。以往的可視化技術與方法顯然已經無法滿足用戶對數據信息的使用需求，不能快速實現數據處理與分析，一定程度上影響數據的應用價值，因而解決可視化技術的應用問題，提高數據可視化技術水平需得到重視。從信息時代發展實際情況來看，計算機數據可視化所面臨的挑戰還表現在以下幾個方面：一是數據量較為龐大。傳統信息處理軟件和工具很難滿足數據分析需要，海量的數據已經不是小型計算集群的承受范圍，因而還需繼續創新開發更高超的技術。二是數據不確定性較高。龐大數據的另一特點是復雜化，多種多樣的數據信息中存在很多未知，在分析處理過程中若出現問題則會對整個數據質量產生影響。三是數據的變化速度較快。每分每秒都有數據信息不斷涌現而出，并且在快速傳輸、傳遞，以流式數據為主，對此必須采取更加高效的可視化技術實現對這些數據的實時分析。四是數據的類型、結構較為多樣。不僅在數量規模上體現出多維性，在數據類型上也展現出多源性，而當前的數據統計方法與數據分析方法都無法滿足非結構化、異構數據等的處理分析需要，很難做到對數據信息的完整分析，因而需要在分析能力方面繼續改進與完善。

4.3 面向云計算的計算機數據可視化技術的應用對策

面向云計算，在應用實施計算機數據可視化技術時需積極提高數據信息的可視化應用意識，改變傳統數據應用理念，相關工作人員要主動學習掌握新時代數據可視化技術的相關理論和理念，指導數據可視化技術的應用落實，不斷增強計算機數據可視化技術水平，滿足用戶的數據使用需求。尤其是相關管理人員要重視對自身計算機數據可視化技術應用意識的強化，明確可視化技術的重要價值，從技術、資金等多個方面給予更完善的支持，并與地區計算機管理部門做好溝通，打造級別更高、水平更高的數據可視化系統，切實滿足各方對數據信息的應用需要。另外，在應用計算機數據可視化技術時需進一步提高相應的維護能力，相關管理人員積極學習掌握維修養護技術，提高安全防范意識，不僅要做好防火墻、病毒查殺軟件的設置之外，也要及時對各種病毒、威脅技術等進行深層分析，結合已知資料對未知病毒進行了解，按照計算機的實際應用情況將病毒防護系統安裝到制定服務器，繼而有效防護各種侵害，保證新計算機信息不會受到影響，提高數據可視化技術的應用可靠性。針對數據可視化技術的應用，相關管理人員也要具備積極開發創新意識，結合新時期信息技術的不斷革新發展趨勢，以及各用戶對數據信息的應用需要，開發創新數據可視化技術，構建更好的數據可視化系統，快速且及時地提供用戶所需的數據源、圖表類型等，清晰完整的為用戶提供可視化數據，以便于其開展相關工作［6］。此外，對于目前計算機數據可視化技術所面臨的挑戰，相關管理人員要重視強化數據分析能力，運用更加豐富的數據分析方法力求實現閉環的數據分析形式，為用戶提供可靠的分析結果。數據深層分析和數據交互是數據可視化技術所要達到的目標之一，目的是滿足不同用戶的個性化數據應用需求，掌握可視化數據之間的邏輯，因而在具體實踐中相關技術人員還需積極探索更多交互手段與交互方式，如語音交互等，提高數據可視化的交互質量，進一步延伸數據可視化技術的應用范圍。

5 結語

綜上所述，當前計算機技術、互聯網技術的發展速度較快，人們對這些技術的依賴性明顯提高，由此所產生的數據量日益增加與復雜化，基于這樣的背景人們對數據信息的使用也提出了更高的要求。數據可視化技術對于滿足用戶信息使用需求來說至關重要。數據可視化技術已經被廣泛應用在多個行業領域，如醫療、交通、企業等。但數據可視化技術發展也面臨挑戰，如數據結構多樣、數據信息多維、數據變化速度快等。對此，在應用計算機數據可視化技術時，不僅應繼續強化可視化技術應用意識，提高相關工作人員的綜合素養，也要強化對數據可視化技術的維護，進而推動信息時代的進發展，促使計算機數據可視化技術發揮出更大的作用。