2005年初因特网的部分映射，每条线表示两个IP地址以及两个节点之间的延迟。
信息可视化这个领域起源于人机交互、计算机科学、图形、传媒设计、心理学和商业方法领域的研究。它被越来越多地用作科学研究、數位圖書館、数据挖掘、金融数据分析、市场研究、制造业生产管理和药物发现中的重要组成部分。[2]
信息可视化认为可视化和交互技术可以借助人眼通往大脑的宽频带通道来让使用者同时目睹、探索并理解大量的信息。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。[3]
数据分析是工业应用研究和解决问题中不可或缺的一部分。最基本的数据分析方法有可视化（直方图、散点图、表面图、树状图、平行坐标图等）、统计学（假設檢定、迴歸分析、PCA等）、数据挖掘（关联挖掘等）以及机器学习方法（聚类分析、分类、决策树等）。在这些方法中，信息可视化，或可视化数据分析，是人类分析师的认知能力最仰仗的，可以发现那些只是被人类的想象和创造力所限制的非结构化的“可操作的见解”（actionable insights）。分析师无需学习任何复杂的方法来解释数据是如何可视化的。信息可视化也是一种假设生成方案，通常后续会进行更多分析或形式化的分析，如统计假设检验。