爱华网大数据对市场调研行业来说是一大挑战。市场调研一直以来都关注小细节，并通过它们反映全局。现在，我们有不同用途的近乎普查级的数据库。客户需要的是指导，一套从大量信息中精选出来的、可管理的实际行动。 为了获得一些结论，我们需要巧妙地获取数据：即有组织地、合理地、系统化地获取数据。这就是数据可视化的切入点。当你听到“数据可视化”一词时，你需要想到的远远不止信息图。 例如《纽约时报》研发实验室创建“Project Cascade”来跟踪数千或数百万人通过Twitter发布和翻译的新闻故事。五年前，这类可视化事物是不可能存在的，因为我们既无法获取如此丰富的珍藏数据，也没有足够的服务器空间来容纳它们。 大数据对市场调研行业来说是一大挑战。市场调研一直以来都关注小细节，并通过它们反映全局。现在，我们有不同用途的近乎普查级的数据库。我们并不缺少数据。 不仅仅是一幅美丽的图画 尽管这些设计非常卓越，大数据的商业用户期待的可不止是“酷”的因素。他们需要可视化来满足他们的特定需求，因此市场调研公司应该以满足这类需求为宗旨。 现在，我们有不同用途的、近乎普查级的数据库，并不缺少数据。客户需要的是指导，一套从大量信息中精选出来的、可管理的实际行动。答案的一个关键部分是专为特定公司、部门甚至个人用户定制的可视化。 “数据可视化设计师”需要既是数据方面的专家、平面设计专家又是心理方面的专家，仅仅能熟练地使用PowerPoint或InDesign是不够的。使用大数据需要新的才能和思维的支持。理想的情况是，一个信息设计师需要同时具有统计、传播和艺术背景。 仔细倾听 规划是数据可视化设计师工作中最重要的一步，而良好规划的关键是有技巧地倾听。
此外，用户常常说他们需要实时数据，因为他们知道可以获得这些，但很少需要这样做。实时可能导致信息超载而毁坏。信息设计师的作用是识别核心需求，并针对性地编制一套适当的可视化方案。如果某人正在就某个细分领域展开策略分析，那么可视化方案不应该是Dashboard(仪表盘)的样子。但如果某人正在跟踪随着时间推移的广告认知度，则要求更新的数据且需要改变可视化的类型。 素养、目标与价值观 成功规划的数据传播，以及指导你找到与当前问题和用户匹配的可视化模式，涉及三项主要因素。首先是客户的研究素养。用户的素养大致界定了你的图形选择。新手客户喜欢Dials和Stop lights，资深的则偏向于箱形图和组织图。 客户还有各种不同的目标，这类目标通常与公司等级制度有关。高层管理人员需要从多种数据来源中获取概览，而职位低的工作人员需要非常精确且讲究战术地查看一两个数据集。无论哪种情况，信息设计师都应该负责制定与当前目标相匹配的、适当的可视化方案。高层管理人员的可视化方案包括大量背景信息，像是讲述事件起因的故事一样；中层管理人员和初级员工通常关心是什么和怎么做。确定目标将决定在不同的观点中，如何组织相关的内容。 目标通常是客户最难确定的事情。这就成了一个先有鸡还是先有蛋的问题：“在我们弄明白自己有什么之前，我们将如何告诉你我们想要什么呢？”这使得从用户角度出发变得更加重要了。 数据驱动型与标准驱动型组织机构 素养与个体有关，目标与团队有关，而某个项目背后的价值观则更多地与组织机构有关。 标准驱动型组织机构可能满足于信息图，从而使数据选择变得易操作。数据驱动型公司则希望获得可提供更多详情的接口，并鼓励探索。两种理念无所谓孰好孰坏，但对设计师而言都代表着明确的选择，且应该会对所披露的细节量及发生背景产生很大影响。 数据可视化设计需要以当前目标为导向，这点最重要。信息设计师是大数据的管事，起着联络用户与知识的作用。
