第一届阿里云数据可视化峰会圆满落幕 化工

12月23日，2019数据可视化年度峰会在阿里巴巴西溪园区白马山庄举行，峰会以“唤醒数据，看见未来”为主题，邀请著名专家学者及一线行业实践者结合自身实践与感悟，与现场业界来宾分享主题演讲。百余位业界KOL齐聚一堂，深入解读数据可视化研发生态，剖析可视化商业化应用的前景和机会，共同探讨了如何创建创新共赢的数据可视化环境。


（现场的气氛可谓是热火朝天啊！还有站在后面的小伙伴，可谓是一票难求）

没有抢到票的小伙伴看看会上都有哪些看点吧！

前瞻数据可视化学术方向与技术构建
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中国科技创新2030“新一代人工智能”和“大数据”专项均将可视化和可视分析列为大数据智能急需突破的关键共性技术，可见国家对可视化领域的重视，以及可视化未来蓬勃的机会。目前数据可视化的产品以轻量级小数据可视化工具为主，产品底层技术特性与国外同类产品存在一定差距，所以目前重视大数据行业中可视化生态系统的培育以及基础理论与方法研究还是非常必要的。

#### 同济大学主任曹楠教授

在《针对事件序列数据的可视化及应用》的演讲中，曹楠教授认为对大规模事件序列数据的可视分析与预测能够清晰的揭示用户行为的内在规律与因果关系，在网络安全、电子商务、智慧交通以及精准医疗等诸多领域拥有广泛的应用价值。


#### 浙江大学博士梅鸿辉

梅鸿辉博士为我们分享了数据可视化的展望与趋势，其中包括中国可视化发展在国际上崛起的历史、可视化学术研发的方向、以及“可视化+”的概念等等。大数据的数据获取、数据清洗、数据模型、数据分析、预测仿真这些环节中都能与可视化融合，形成了可视化+的概念。更提到，数据可视化的研发趋势需要从小数据扩展到大数据，从少数专家扩展到广泛的不特定群体，在实际应用中强调方法的性能、使用的简捷和系统的智能。

#### 阿里云数据可视化团队技术负责人宁朗

宁朗是阿里最早跟随团队将数据可视化真正落地到数据产品，并推动可视化技术能力对外输出的。他在会上中指出大数据可视化不仅仅是数据大屏，强调大数据大屏完成之前的数据收集和清洗非常关键，需要打破数据链融通之间的隔阂。他认为，数据可视化要有行业开发规范、把握创新边界，还要考虑呈现数据对象的感受，而不是盲目的开发。而通过可视化工具，可以响应可视化的快速变动。


洞察可视化生态机会点及DataV规划
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随着物联网、云计算、移动互联网等技术的突破，更多的数据得到收集，同时也推动了数据可视化一直不断发展，目前金融、交通运输、生产领域、医疗卫生等行业更是对数据可视化愈发显示刚性需求，正在推进可视化发展的上升拐点。 
可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律，从而帮助用户高效而准确的进行决策，所以可视化生态发展的机会点也是业界一直所关注的。

#### ECharts可视分析负责人李德清

在会上详细地介绍了E charts在可视化中的基建，它基于 Javascript 的数据可视化图表库，可提供直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表。


#### 数据城市派的CEO派姐

数据可视化工具可以帮助企业降低数据可视化的成本，使杂乱、大量的数据的可读性得到提高，让企业可以在数据中找到规律，行业上有许多数据可视化案例可以借鉴。目前在实际应用中数据可视化也具有非常广泛的应用场景。作为专业的大数据服务商，派姐对数据可视化的应用场景有深刻的理解，在演讲中以“数据可视化的应用场景”为主题分享了自己的见解。派姐首先回顾了城市规划可视化的发展历程，总结了大数据时代下，城市规划师利用数据可视化的各类场景，包括前期分析、现状分析、辅助设计、辅助决策、辅助服务与管理、数字孪生、感知未来等多种场景。对城市规划圈的数据可视化应用与发展提出了一些希望与建议。


#### 阿里云产品专家央久

作为最早进入可视化领域产品之一的DataV，从双11出发，经历过开源、产品化、打包解决方案、再到平台化，数据大屏应用场景也从双 11 电商作战，扩展到智慧城市、智慧交通等诸多领域，所以DataV未来的规划也是备受关注。央久在会上表示DataV未来要做专业化、行业化、智能化的可视化开发工具平台, 能完整地帮助数据可视化从管理到投放，从单点功能向全面化智能发展。


#### 大屏显示领域资深技术专家董航程

董航程在《数据可视化LED屏的行业趋势》的演讲中指出目前人性化的设计对工业设计是非常重要的，DataV+优秀的大屏硬件才是未来更好的可视化软硬一体的解决方案。


#### 阿里云MVP陈琦

陈琦在现场与大家分享了《数据可视化工作流 

进化史》。陈琦的团队依托阿里云强大的产品支撑能力，为*宣传部、国家电网、上海申通地铁等大型国企提供专业的数据可视化定制解决方案。他认为数据可视化的大屏要做数据科学的艺术品，优秀的数据可视化大屏要让观众找到共鸣、找到规律。


此次峰会我们一起探讨了数据可视化的学术动态，了解了数据可视化的基建和技术构建，以及对应用场景的探讨和更多的对未来的期待。相信未来数据可视化会以更细化的形式表达数据，以更全面的维度理解数据，以更美的方式呈现数据，使可视化更加具有冲击力。

 

 

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