1.数据清洗和预处理

数据可视化需要使用可视化工具来呈现数据，但在将数据导入到可视化工具之前，需要进行数据清洗和预处理。这些工作可能会涉及数据的去重、筛选、填充缺失值、数据类型转换等多个方面，如果数据清洗和预处理不充分，会影响数据可视化的质量和效果。

2.数据量和复杂度

现实生活中的数据往往具有很高的维度和复杂度，如果不加以处理，很难用简单的可视化方式呈现出来。因此，制作者需要根据数据的特点选择合适的可视化方式，并使用一些高级的数据可视化技术，例如聚类、降维等。

3.可视化设计

可视化设计是一个涉及艺术和科学的领域，要设计出高质量的数据可视化，需要考虑可视化的美学、视觉效果、颜色使用等多个方面。同时，还需要注意信息的传达和易于理解等问题，这需要制作者具备一定的信息设计能力。

4.数据安全和隐私

数据可视化往往涉及大量的敏感数据，例如个人信息、金融数据等，制作者需要确保数据的安全和隐私，避免数据泄露和滥用。

5.跨学科融合

数据可视化是一个跨学科的领域，制作者需要具备数据分析、信息设计、计算机科学、图形学等多个学科的知识和技能，才能设计出高质量、有效的数据可视化方案。

6.数据误解和误导

数据可视化的目的是通过图形化的方式呈现数据，但如果不合理地选择可视化方式或者错误地解读数据，很容易引起数据的误解和误导。例如，使用不当的缩放比例、选错的图表类型、歪曲的比例尺等都可能导致数据被误解。

7.数据来源和质量

数据可视化的质量不仅受到可视化设计的影响，还取决于数据本身的来源和质量。如果数据不准确或者不完整，制作出的数据可视化也难以得到准确的解读和分析结果。

8.沟通和表达

数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据，但如果设计的可视化方式无法清晰地表达数据信息，可能会产生误解或者被误解。因此，制作者需要选择恰当的语言和表达方式，以确保数据可视化能够清晰地传达数据信息。

9.实时性和互动性

随着大数据时代的到来，数据可视化的实时性和互动性变得越来越重要。数据可视化需要能够随时根据数据的变化进行更新和调整，同时还需要支持用户的交互和探索，以更好地发现数据背后的信息和洞见。

10.多平台兼容性

现代数据可视化工具通常可以运行在多种平台和设备上，例如桌面电脑、移动设备、Web浏览器等。为了让数据可视化能够在各种平台上正常显示和使用，制作者需要考虑到不同平台和设备之间的兼容性和适配性问题。