数据可视化是一种非常强大的方式，可用于生成业务见解，由数据驱动的决策。可视化数据的创建方式已经随着时间的流逝而发展，从过去的简单和静态图表，发展到如今的交互式、吸引人的视觉效果炫酷的图表，数据可视化的当前趋势使我们窥见未来的可视化将是什么样的发展形势。
1、使用户始终处于数据可视化设计的中心
对于某些数据可视化软件，可使用的传统用户界面和数据可视化选择（例如报表、图表和仪表板等）为用户提供了快速上手的机遇，使平台适合用户使用。在传统的用户界面中，该方法通常是“更多数据等于更多价值”，这意味着，如果你不确定用户需要哪些数据来实现目标，而盲目的给予过多冗杂的数据，会导致用户对数据可视化提供的信息产生误解做出错误的决策。我们需要的是可根据每个用户的特定需求进行个性化的数据可视化。
以用户为中心的设计（UCD）是一种重要趋势，它将用户放在第一位，然后是数据。无论行业如何，UCD都遵循相同的思考过程，从思考用户及其特定痛点开始。用户正在尝试解决哪些问题，以及他们面临哪些可能的障碍？他们需要什么信息和功能来解决该问题？我们如何以最佳方式为他们打造数据可视化？用户希望获得一种简单、直接的用户体验，以最小的复杂性提供所需的信息，以便提出下一步建议，使他们可以专注于更具战略性和价值的工作。
最新的用户体验和数据可视化趋势之一是将用户的工作流与可行的见解、建议、预测以及针对当前任务或决策的最佳后续操作合并。精明的业务用户可以进一步钻研数据并发现模式、趋势和相关性。
2、数据可视化正变得越来越社会化
数据可视化正变得越来越社会化，近来经常在各种社交媒体平台上得以展示，吸引了许多关注者。数据分析行业也意识到了这一趋势，现在更加专注于使可视化工具的使用，旨在更好地吸引社交媒体上的关注者。
由于社交媒体用户的停留时间很短，因此数据必须具有可表达性、视觉吸引力、简洁明了的特性。社交媒体共享的数据可视化遵循“少即是多”的理念。社交媒体的一些示例包括3D动画，GIF以及视频形式的内容和数据可视化，通常用于流行视频共享应用程序。
内部数据可视化软件中使用的仪表板通常会提供实时数据，这些数据可用于使用该软件的团队成员进行有效的协作和决策。他们还拥有多功能的小组件、地图组件和趋势指示器，以帮助团队理解数据可视化，以及支持不同用户之间有效通信。如今，最好的数据可视化软件具有可以将台式计算机上的数据链接图形化并共享到移动设备的功能。
整个仪表板可以与团队成员共享，并且可以通过计算机以及移动设备（例如智能手机和平板电脑）进行分析。这些社交和共享功能对于组织内团队成员之间成功传递信息非常有用。
3、数据将变得越来越民主化
另一个有趣的趋势是数据民主化，这意味着任何人都可以随时使用数据来进行决策，而没有访问权限。数据可视化工具在使数据和分析民主化以及使整个组织中的所有用户均可访问数据驱动的见解方面发挥着重要作用。它使用户能够通过单击的方式访问可视化数据并构建交互式个性化仪表板。
4、通过数据可视化传递故事
当人们听到故事时，他们通常会感到情感投入，往往会更好地记住它们。数据和数字确实有重要的故事要讲，但是它们依靠你来给他们清晰而令人信服的声音。用于讲故事并赋予数字和数据意义的数据可视化概念正变得越来越流行。
但是，仅可视化数据是不够的。数据可视化者需要转变为讲故事的人；首先发现数据本身的含义，然后创建一个叙事形式，帮助受众发掘其含义，同时使他们与数据保持互动。为了实现这一点，将一系列可视化效果按顺序排列在一起，使你的听众了解数据并帮助他们得出有意义的解释。从复杂的数据集中创建此类视觉故事可能是一项艰巨的任务，但如果正确完成，它将有助于区分数据可视化并证明是一个有竞争力的差异化因素。
5、数据可视化不再局限于数据科学家和分析师
IBM通过一项最新研究预测，在未来几年中，对数据科学家和数据工程师的需求将增长近40％。同时，如今的雇主现在开始期望在整个组织中不仅对科学家和工程师而言，对数据处理和数据可视化有一定程度的熟悉。由于这种趋势，我们可以预期工具和资源的持续增长，旨在使数据可视化领域及其收益更容易为所有人所用，而不仅仅是数据分析师。
例如，大数据行业袋鼠云的EasyV数据可视化之类的资源正变得越来越流行，该资源由1000多个数据可视化组件组成，旨在帮助希望构建自己的数据可视化的人们，使用户可以轻松创建可视化效果和数据可视化大屏，而无需任何编码技能。
6、人工智能和机器学习将使数据可视化的创建变得更加智能
机器学习（ML）和人工智能（AI）是技术飞速发展的领域，并不断以新方式应用于业务目标。这些新兴技术在数据可视化中也起着越来越重要的作用。
从大量不同的来源获得的数据过多，包括内部系统（例如企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）应用程序），或外部资源（例如Web和流数据）。此类数据的格式差异很大，但又必须对其进行集成、格式化和自定义以使其与特定用户相关，这涉及找到有助于获得更好结果的关键见解。机器学习和自然语言处理（NLP）具有强大的功能，可以解释非结构化数据，包括文本、音频和视频，并发现重要的见解。这是开发有效的数据可视化的第一步。 ML和AI可以通过自动化帮助减少可视化工作量。
AI和ML可以以人类无法企及的速度帮助收集和处理大量数据。实际上，AI甚至可以根据上下文分析与特定用户最相关的信息。此外，某些AI解决方案可以为不同的受众视觉处理和表达此信息。此过程称为“视觉分析”，因为它将人工智能的高级自动和视觉分析方法与人机交互相结合，以收集见解。
7、移动友好型数据可视化
移动设备已成为实现专业和个人目的必不可少的工作工具。当我们使用它们来访问应用程序、网站、报告等时，移动印象通常是第一印象。当在移动设备上访问数据可视化时，用户体验的质量至关重要，并且在将来会更加关键。为企业应用程序或网站开发的数据可视化必须在各种移动设备和不同的浏览器上进行测试，使可视化内容清晰、简单、紧凑和简洁。
因为使用移动设备时注意力跨度非常短，你必须使数据尽可能地吸引人，同时还要简化交互功能。最重要的一点必须清晰易懂，以便用户欣赏和处理。
上面列出的7种数据可视化趋势将确保未来的可视化为组织带来更大的战略价值。我们需要顺应以上七种趋势发展，以创建满足当今和未来用户需求的数据可视化。