大數據可視化在數據信息企業規模、數據預處理、圖表刻畫效率高、圖表具體表現能力、系統可擴展性、快速構建能力、數據信息數據分析和傳輸數據等規模化數據信息方面遭受新的研究課題。
數據分析數據信息經營規模
大中小型數據信息企業規模大，實用價值密度低，頁面室內空間設計較為比較有限，可以顯示的數據量較為比較有限。因而以便合理顯示信息使用者所關心的數據信息和特點，必須選用合理的數據編碼方式。現階段現有的方式對於數據信息自身開展取樣或匯聚，未考慮到數據可視化的顯示信息特點。最近一些專家學者明確提出了對於特殊可視化情景的數據編碼方式。可是現階段仍然缺乏通用性的朝向可視化的數據編碼方式，也缺乏具體運用的商品。
數據預處理
大數據的另一個主要表現是基本數據類型多種多樣，經常遍布於不一樣的資料庫查詢。怎樣結合不一樣來源於、不一樣種類的數據信息，為使用者出示統一的可視化角度，適用可視化的關係探尋與關聯發掘，是一個關鍵的難題。在其中涉及到數據信息關係的全自動發覺、多種類數據可視化、語義網搭建等好幾個技術性難題。
圖表繪圖高效率
伴隨著數據信息經營規模的提升，圖表可視化的高效率難題愈來愈突顯。現階段，一些可視化商品剛開始選用WebGL依靠GPU完成平行面繪圖。愈來愈多的數據可視化商品選用B/S構架，其特性一定水平上優先選擇於電腦瀏覽器；此外，因為跨終端設備要求愈來愈廣泛，也對圖表繪圖明確提出了大量挑戰。
圖表表述能力
伴隨著造成數據信息的來源於提升，基本數據類型持續提升，數據信息使用者針對數據信息的互動要求愈來愈多，現有的數據可視化商品徹底不能滿足使用者的可視化要求，常常出現必須的可視化方式商品不兼容或適用不足等難題。這就針對系統軟體的圖表表述能力明確提出了更高的標準，另外針對系統軟體適用使用者的個性定製明確提出了新的標準。
系統軟體擴展性
大數據針對數據可視化系統軟體的拓展能力明確提出了新的挑戰，系統軟體的擴展性將變成考量一個大數據可視化系統軟體的關鍵指標值。
迅速搭建能力
大數據隨著著迅速轉變與提升的數據信息，怎樣協助客戶立即了解數據信息，發現問題，不可或缺數據可視化的迅速搭建能力，即依據使用者數據驅動的圖表迅速訂製能力。數據信息在s級乃至ms級升級的狀況下，有木有將會完成圖表的秒級升級與迅速訂製。此外，圖表訂製後的迅速共享資源與回應作用也將成為必要的系統功能。
數據統計分析
傳統式的BI專用工具關鍵集中化在數據篩選、匯聚及可視化作用，早已不可以考慮大數據剖析的要求，Gartner明確提出了「提高剖析」，數據可視化僅有融合豐富多彩的大數據統計分析方法，將數據信息的探尋式剖析產生一個閉環控制，才可以完成詳細的大數據可視化商品，合理協助使用者了解數據信息。預測性剖析是大數據的發展趨勢，數據可視化合理融合預測分析方式，將有利於使用者的管理決策。
數據信息互動
大數據可視化使用者必須根據可視化與圖表身後的數據信息和解決邏輯性開展互動，從而反映使用者的人性化要求，協助客戶用一種互動迭代更新的方法了解數據信息。在傳統式的互動方式基本上，更為當然的交互技術，將有利於使用者與數據信息更強的互動，也有利於擴展大數據可視化商品的應用範疇與應用領域。
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