Многие прикладные задачи анализа многомерных данных, описывающих состояние реальных физических или иных систем, встречаются с затруднениями, являющимися следствием низкого качества исходных данных, с том числе пропуски значений, вероятность ошибок или недостоверность измерений. Неполнота данных может стать препятствием для проведения исследования данных с применением многих современных информационных методик. В работе рассматриваются потенциал и возможности инструментов визуальной аналитики для предварительной подготовки, коррекции или полного анализа объемов первичных данных. Перспективным направлением применения обсуждаемого в работе подхода, характеризуемого целенаправленным привлечением возможностей визуализации, как инструмента анализа данных, и специализированных визуальных метафор является решение задач обработки и интерпретации данных, источниками которых являются киберфизические системы различного уровня сложности, действующие в автономном или частично управляемом режиме. Характерной особенностью таких систем является наличие большого количества датчиков, ответственных за сбор множества видов данных, различающихся как емкостью соответствующих информационных каналов, так и их скоростью и достоверностью. Примерами подобных киберфизических систем являются БПЛА (беспилотный летательный аппарат), роботизированные станции, функционирующие в условиях, препятствующих получению объективного опыта наблюдений (глубоководные роботы), а также множество иных систем мультимодального мониторинга. Эффективное использование данных, собираемых киберфизическими системами мониторинга, является условием для решения большого числа прикладных и исследовательских задач.