不久前，首席数据官联盟在京发布了2016年《中国大数据企业排行榜》。本次发布的《中国大数据企业排行榜》由北京大学电子政务研究院、中国新一代IT产业推进联盟共同指导，由首席数据官联盟专家组依据大数据企业评价指标体系对国内大数据企业进行综合评定。与此同时，专家组还总结出了中国大数据发展的10大趋势和5大挑战。
其中十大趋势包括：首席数据官崛起；可视化推动大数据平民化；智能化嵌入；机器学习迎来上扬态势；开源应用加速；数据服务逐渐形成规模；算法市场兴起；互联网、金融、健康保持热度，智慧城市、企业数据化、产业互联网将成为新的增长点；大数据创业呈现海归潮；产业生态逐渐完善。
在十大大数据趋势中，可视化被放到了非常重要的位置。目前大数据应用逐渐走出阳春白雪阶段，正在向落地应用稳步前进。而从BI（商业智能）时代开始，CIO不清楚CEO想要什么就成为阻碍数据分析的一大阻碍。在企业越来越重视大数据的今天，如何让数据产生价值仍然是企业数据应用的首要问题。大数据可视化的主要意义，在于让大数据落到实处。
先让我们来看看两个例子。2015年初，UBER 开始正式组建数据可视化团队，其理念是将UBER 后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿条GPS数据。每一分钟，这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息，就等于错过了更全面了解业务的机会。
拜耳是一家医药企业，业务涉及医药保健、作物营养、高科技材料等领域。拜耳中国深信大数据应用不应该让管理层掌握数据，真正的数据分析应该回归到每个业务部门。拜耳中国的做法是根据业务需求，首先将一部分数据可视化，实现对员工习惯的培养。可视化的大数据让拜耳中国的每一名员工都成为数据分析师，这样一线的销售代表也可以根据数据分析结果进行一些决策。
一直以来，IT部门与业务部门的衔接都是企业信息化能否产生效果的关键因素。为此，银行专门设立了BA这个角色在业务人员与开发团队之间进行沟通。随着大量90后员工的入职，也有一些软件企业开始重视将社交化的软件界面和使用习惯纳入企业软件设计中。而大数据的价值就在于利用数据为企业带来收益，那么如何让业务部门用好大数据就成为关键。特别是在数据科学家对于大多数企业还是奢望的时候，数据可视化、简单化，让企业先享受到数据的价值，或许是大数据落地的最佳方式。
以制造业为例，虽然工业大数据的重要性一直被各种专家们所一再提及，但在制造业面临生死抉择的时机，如何尽快让数据产生价值才是制造业大数据应用的首要环节。对于正在经历生存危机的制造企业来说，或者降低库存、运输成本，或者利用定制化生产等手段帮助企业找到新商机，或者加快供应链的反应速度加快转型步伐，大数据一定要尽快让企业看到价值才能成为微利时代制造企业扭亏为盈的利器。
从这个角度来说，构建数据分析平台或者统一数据格式或许很重要，但让数据在某个细分领域尽快产生价值也许更重要。
本刊记者：石菲