数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，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。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
历史
法国工程师查尔斯·约瑟夫·密纳德（英语：CharlesJosephMinard）于86年绘制的关于拿破仑入侵俄罗斯的信息图
数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。年，由布鲁斯·麦考梅克（英语：BruceH.McCormick）、托马斯·德房蒂（英语：ThomasA.DeFanti）和玛克辛·布朗（英语：MaxineD.Brown）所编写的美国国家科学基金会报告《VisualizationinScientificComputing》（意为“科学计算之中的可视化”），对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。
短语“VisualizationinScientificComputing”（意为“科学计算之中的可视化”）后来变成了“ScientificVisualization”（即“科学可视化”），而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化:也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。更近一些的时候，可视化也日益尤为 信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势，使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。
一些例子
各种各样数据结构的可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在，这已经发展成为了一门独立的学科，也就是“信息可视化”。信息可视化与经典的科学可视化是两个彼此相关的领域，但二者却有所不同。在信息可视化当中，所要可视化的数据并不是某些数学模型的结果或者是大型数据集，而是具有自身内在固有结构的抽象数据。此类数据的例子包括：）编译器等各种程序的内部数据结构，或者大规模并行程序的踪迹信息；）WWW网站内容；）操作系统文件空间；4）从各种数据库查询引擎那里所返回的数据，如数字图书馆。
信息可视化领域的另一项特点就是，所要采用的那些工具有意侧重于广泛可及的环境，如普通工作站、WWW、PC机等等。这些信息可视化工具并不是为价格昂贵的专业化高端计算设备而定制的。信息可视化与可视化分析在目标和技术之间存在着部分重叠。虽然在这两个领域之间还没有一个清晰的边界，但大致有三个方面可以作以区分。科技可视化主要处理具有地理结构的数据，信息可视化主要处理像树、图形等抽象式的数据结构，可视化分析则主要挖掘数据背景的问题与原因。
与可视化分析论之间的联系
就目标和技术方法而言，信息可视化与可视化分析论之间存在着一些重叠。当前，关于科学可视化、信息可视化及可视化分析论之间的边界问题，还没有达成明确清晰的共识。不过，大体上来说，这三个领域之间存在着如下区别：）科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据（比如，MRI数据、气流）。）信息可视化处理的是抽象数据结构，如树状结构或图形。）可视化分析论尤其治疗白癜风的小偏方有哪些白癜风治疗用什么方法好