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计算机科学领域最早提出了可视化这个概念。美国国家科学基金会与于1987年2月的一次研讨会上提出了科学计算可视化的概念，这样，将各种科学与工程计算过程中产生的大规模数据转换为图形、图像的直观的方式，便进入了人们的视野。可视化倾向于增强人类认知的发展方向。它发展了人类的意念表示上的能力，这种意念表示有助于创造和发展辨别模式。可以说，可视化是从不可视向可视的转变、进而增强认知的过程。由此，产生了数据可视化的概念，即运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转化为图形或图像并在屏幕上显示出来，从而进行交互处理的一种理论、方法和技术。
数据和信息、知识是有区别的概念，数据是符号的集合，而知识是隐藏在大量的数据之后的内容，是有用的信息。信息不能像知识那样去反映数据之间的内在联系。知识是对信息的进一步分析的结果，人们一般认为，知识可以包括隐性知识和显性知识，而信息则不能完全表达人类全部的隐性知识 ［6］ 。只有将数据和信息用图形和图像表示出来，才有可能为获得十分宝贵的隐性知识创造条件。因而，随着科学技术的演进和人们认识的深入，信息可视化（Information Visualization）和知识可视化（Knowledge Visualization）的术语逐渐登上了可视化的舞台。如图2－1描述了信息可视化和知识可视化在可视化对象、目的、方式和交互类型方面的区别。
信息可视化是计算机科学领域较为前沿的研究方向之一，传统的图形学领域也有很多研究人员在关注。需要澄清的是，信息可视化的目的不仅仅是可视化，可视化只是一种手段，最终是要实现从可视化中进行数据挖掘、为决策提供服务。信息可视化的重点是将信息抽象出来，实现图形等的描述，可以将之定义为是将抽象数据用可视的形式表示出来。以利于分析数据、发现规律和制定决策。信息可视化的关键是将数据用有意义的图形表示出来。图形可以帮助人们思考并发现规律。信息可视化可用于信息理解、决策制定、知识发现、信息检索、界面设计、数字图书馆等等。
图2－1 信息可视化与知识可视化的比较
知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础之上发展起来的新兴研究领域。Eppler和Burkard发表的文章中认为 ［7］ ，知识可视化的目标在于通过提供比信息可视化更加丰富的表达用户所知道内容的方式，应用视觉表征手段，从而促进群体知识的传播和创新。一般来讲，知识可视化领域研究的是视觉表征在提高两个或两个以上人之间的知识传播和创新中的作用。因此，可以这样来理解知识可视化，它是一种用来建构和传达复杂知识的图解手段。除了传达事实信息之外，知识可视化的目标在于传输见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识 ［8］ 。知识可视化的目的是帮助不同群体之间的知识的传播和创新，因此借助于知识可视化的分析结果和分析的过程，可以明确地了解各种交叉学科之间的关系，或者已存在的同一领域之间的知识之间的演化和互衍性。目前，知识可视化的研究角度主要集中在如下方面：对什么类型的知识可视化、为什么要对这些知识进行可视化、如何对这些知识进行可视化。通过前两个问题的分析，最终通过各种形式将可视化进行揭示，如知识地图、认知地图、科学图标、概念图标等。