Die Visualisierung wissenschaftlicher Daten dient dazu große Datenmengen den menschlichen Wahrnehmungsfähigkeiten zugänglich zu machen. Dazu sind Abbildungen von oft räumlich strukturierten Daten auf geeignete visuelle Repräsentationen zu finden. Dies können geometrische Primitive wie Linien oder Dreiecke bzw. räumliche Objekte wie Kugeln, Stäbe, Pfeile, etc. sein. Alternativ können halbtransparente Darstellungen von Objekten eingesetzt werden, um Einblicke in Bodenschichten, Körper, bzw. Zellstrukturen oder Galaxien zu geben.
Daten haben Ihren Ursprung u.a. in rechnerbasierten Simulationen bzw. Instrumenten, wie Mikroskopen, Teleskopen, Sequenzierungsgeräten, Tomographen. Sie dienen als Zwischenträger von Informationen über die Datenquellen. Die Visualisierung wissenschaftlicher Daten bildet die Grundlage für einen Erkenntnisgewinn über die simulierten Systeme, die vermessenen Objekte etc. Die visuelle Datenanalyse umfasst den gesamten Prozess von der Datengenerierung bzw. -erhebung über die Umsetzung in Visuelle Repräsentation bis zur Einsicht in das Verhalten bzw. in die Eigenschaften von Systemen.
Ein sogenanntes CAVE (Cave Automatic Virtual Environment) ermöglicht eine besonders effiziente Nutzung menschlicher Wahrnehmungsfähigkeiten bei der Erfassung von Visualisierungen. Durch Interaktion im CAVE mit den Visualisierungen simulierter Systeme wird das „Begreifen“ als Erkenntnisprozess besonders effizient unterstützt.