2020年，随着相关科技的进一步发展，大数据的深一步应用，数据可视化行业也随之进步，包括商业应用、财务分析、行政管理，电商平台等方面的大型异质性数据集合的需求增加，大数据可视化开发的需求也日益增加。
什么是大数据可视化呢？
早在二十世纪90年代初期，人们发起了一个新的，称为“信息可视化”的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此，21世纪人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。
大数据可视化的目的，旨在借助于图形化手段，清晰有效地分析数据，研究数据的变化趋势，获取精准的变化趋势。
但是，这并不就意味着大数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。那么如何贴切需求，就需要设计人员对数据的深入洞察来实现。
首先我们要进行的是数据采集，合理的采集数据，而不是漫无目的的将所有数据都搜集起来。
其次是数据分析，这一步也是我们的主要功能之一。我们要在这一步进行详细的需求分析，合理挖掘数据深度，平衡数据交集，划分描述性的分析和探索行的分析。
其后，我们要做的是数据治理，主要目的是提高数据创收潜力，提升一致性和信心，增强数据安全性。
然后我们要进行数据管理，这一步隶属与管理层面，设计时也应注意。
电商的大数据可视化开发，是我们最常遇到的大数据可视化开发场景。商家能够通过视觉化方式，快速抓住要点数据信息。另外，电商数据通过视觉化呈现数据，也有了清晰的数据显示模式和，能够准确只管的得出结果，这是通过简单统计就不能达到的。
