如今大数据有一个领域在迅猛发展，数据可视化，将数据解析为人能够理解的图表。
这里面的含义有二：
1.图表是人更容易理解的结构，而不是数据和文字。
2.数据不是原始的就能用，要经过解析，变得有相关性。
有人说，将大脑中的思想表达给读者，就好像指挥千军万马通过关隘，每次只能通过一个人。而他们通过后，要被读者重新组织成有序的结构。
而图就好像指挥人马通过可以容纳多人的关隘。这让读者成建制的接受变得容易。
大数据当前比较热门，而热门的东西也在研究这个东西，这说明用图表传递信息肯定能创造不少价值，因为这是商业化的逐利行为。
读者最容易理解的，是先听到主要的、抽象的东西，然后再听细致的解释。并且用问答的方式来组织结构最为有效。
而图表，把数据的主干抽象显示出来，忽略次要因素，并且有并发的结构性。
这是图表天生的优势，人在进化历史中，乃至动物史中，从来没有文字的位置。人类大规模使用文字也不过是近几千年的事。
当今的编程语言和人工智能或许能为我们创建更为容易理解的交流方式，将文字和抽象思想自动转化为图表等人脑易于理解的结构体。
这样，一本书可能在未来会被人工智能“翻译”成一本画册，或者结构清晰的文字配图表。
甚至根据每个不同知识结构的人，自动生成知识树。例如我可能具有基础知识库和行业、兴趣等领域知识库。而人工智能会分析书籍和我知识库的差距，自动为我生成易于快速理解、熟练掌握的知识树。
当然，这只是在人机科技能读取人脑的基础上。如果人机科技可以存，那么那个结构就会被分析后，直接存入人脑。而不同的知识之间可能会形成比较统一的标准，以减少人工智能的运算量，毕竟有些问题是宇宙时间内都解决不了的。
