Tableau的可视化分析师Jock Mackinlay称，数据本身不会说话，缺少了讲述者好的口才和表达能力，它们毫无用处。Mackinlay毕业于加州大学伯克利分校（UC Berkeley）和斯坦福大学（Stanford University），而且是帕洛阿尔托研究所（Xerox PARC）的资深专家。1999年，他还在自己的《信息可视化阅读：运用视觉进行思考》（”Readings in Information Visualization: Using Vision to Think”）一书中创造了新词“信息可视化”（”information visualization”）。

　　近期，TechTarget特别对他做了一次采访，精选内容如下。

　　TechTarget：你为什么说企业“必须”运用可视化工具才能对数据进行描述，以辅助决策的制定？这一说法是不是有点太绝对了。

　　Mackinlay：数据本身并没有太大的意义，只有当它们对人的行为产生作用的时候才有价值。因此，如果你将数据变得可视化，处理起来也很简单，你能够获取的信息才会更多。而难点在于，数据往往和所作尝试密切相关，只有人可以对其加以利用。拿认知偏差来说，由于聪明的人对事物会很快下结论，所以聪明反被聪明误。数据最有价值的意义之一就是可以阻止聪明的人陷入自己的认知偏差或者得出错误的结论。

　　TechTarget：这就是分析的优势了。那么表达能力呢？为什么要加以强调？

　　Mackinlay：一旦你理解了你的数据，就需要告诉其他人。首先是分析，然后是表达。二者是不可分割的。一种典型的方式就是传统BI，但速度较慢。数据分析和报表创建需要一整套流程。业务用户在数据泛滥企业的时候不应该只想到统计师或程序员；企业也应该鼓励各个层面的所有员工积极使用并理解数据。

　　TechTarget：这种表达能力是怎样来平衡企业对数据科学家的需求的呢？

　　Mackinlay：数据科学家非常有用，但是如果你对他们变得过分依赖，就会产生很多问题。我们应该把重点放在数据爱好者身上，部分原因是由我们技术的特性决定的。我们需要鼓励数据爱好者成长起来，独当一面。Pat Hanrahan（曾在皮克斯动画工作室任职）和Chris Skolte在斯坦福大学开发出来的Tableau技术精髓在于拖放操作和与数据库的直接连接，所以这项技术适用于不同人群和所有数据库。

　　TechTarget：能不能举出一个根据数据可视化作出业务决策的例子？

　　Mackinlay：数据可视化的主要作用在于使决策制定更加确定和迅速。在当今社会中，速度就是一切，科技的价值回报也取决于速度。如果仅处理不太复杂的方程式，Excel完全能够胜任，但是数据大一些的话就不行了。我们的企业非常人性化。我的职位是可视化分析主管，所以我们不是一个数据可视化公司，而是一个可视化分析公司。

　　TechTarget：对近两年来“大数据”的热潮你有什么看法？

　　Mackinlay：大数据很火。归根结底，它是一种并行信息处理技术。Google开发的MapReduce一路发展到了Hadoop，使并行计算的成本降低了不少。然而，Hadoop的缺点在于计算所花费的时间，它还是有延迟。你只能写好程序，等着它运行。当然了，现在有专门的研究者在降低延迟方面下功夫。同时，还有像eBay这样系统架构的例子（MapReduce/Teradata/Tableau）。回到正题上，我说过数据本身并没有价值；是数据可视化使这些数据爱好者得以充分享受高速和表达带来的快感。