什么是数据可视化？

数据可视化

俗话说“一图胜千言。”如今，在大数据时代，当企业被本地和云端产生的各种数据类型的信息所淹没时，这句老话显得尤为中肯。

筛选信息并确定其重要与否变得越来越困难。可视化让分析变得更加轻松和快捷，并且让您能够一眼就看到重要内容。而且，大多数人对可视化内容的响应远胜于文本 — 传递到大脑的信息中有 90％ 是视觉信息，而大脑处理视觉的速度是处理文本的 60000 倍¹。这些论据有力地证明了使用数据可视化来进行分析和传达信息的必要性。

数据可视化带来巨大影响

目前很多商务智能工具都支持数据可视化，这是高级分析的关键功能。数据可视化可帮助人们理解当前生成的所有信息或数据的含义。它能以饼图、图表或其他类型的可视化来展示信息。

可视化分析为何重要

出色的数据可视化对于分析数据和基于数据制定决策至关重要。这让人们可以快速、轻松地查看和理解模式和关系，并发现仅用原始数据表格或电子表格不会注意到的新兴趋势。而且，在大多数情况下，并不需要接受专门的培训就可以解读图形中显示的内容，让所有人都可以理解。

精心设计的图形不仅可以提供信息，还可以通过强大的表现力增强信息的影响力，从而吸引人们的注意力，保持人们的兴趣，而这是表格或电子表格所无法做到的。

数据可视化是如何工作的

大多数数据可视化工具都可以与关系数据库等数据源相连接。这些数据存储在本地或云端，可供检索以进行分析。随后，用户可以从众多选项中选择呈现数据的最佳方式。一些工具会根据所呈现数据的种类来自动提供显示建议。

选择合适的可视化工具

对于图形，应当始终考虑数据的种类和用途。有些信息更适用于某一种图形：例如，适用于柱状图而非饼图。但是，对于大多数工具，用户都有多种可视化分析选项可以选择，从折线图和条形图等常见图表到时间线、地图、曲线图、直方图和自定义设计，一应俱全。

数据可视化在商务智能中的不同应用

数据可视化并不是一个新概念。拉斯科洞窟的壁画可以被视为数据可视化的一种形式，讲述了数千年前的狩猎故事。

高科技引入了新的可视化方法。但是，即使是现代数据可视化也需要讲述故事。

就商务智能而言，这个故事可通过关键指标来跟踪公司绩效。公司与竞争对手相比如何？这个故事可以基于指标来展示电子邮件或产品营销活动的效果。营销活动是否能够按预期实现目标？或者也可以讲述一个关于数据源状况的故事。

这个故事可以讲述昨天、今天或明天。它有无穷的可能性。

数据可视化工具的必备要素

数据可视化可以帮助讲述故事，从而清楚地呈现复杂问题。它能够从噪声中识别重要信息（包括异常值和异常）。

它可以帮助您掌控数量不断增长的数据，支持您与大型数据集进行可视化交互，从而简化分析，发现新的业务洞察。

只要拥有适当的工具，数据可视化就可以帮助您完成所有这一切。那么，您应当关注哪些方面？您应当考虑许多因素。

拥有大脑的数据可视化工具：理想的解决方案应当让生活更轻松

因此，您需要的是一个智能数据可视化工具，它采用增强分析并依托于嵌入式机器学习。

具有此功能的工具应当能够帮助您完成从数据准备开始一直到分析和传达信息的所有步骤。在过去，为分析准备数据一直是一项手动流程，非常耗时、繁琐且容易出错。

您应考虑采用这样的工具，它能自动完成数据准备工作，包括从一个或多个数据源收集和整合信息。这能加速流程并减少出错的几率。该工具还应当能够增强分析，即能够给出建议，以便将新的数据集包含在评估中以得出更加准确的结果。

您需要一种交互式数据可视化工具，让您能够快速、轻松地提出问题并获得解答，以便搜索所需信息并直接获取数据。支持使用人类语言与数据源进行交互的自然语言接口可以实现该目标。这些接口还可用于修改请求和数据集参数。

而且，该工具应当为您提供丰富的选项，让您能够决定最佳的图形呈现方式或根据数据结果自动提出建议。

此外，在不具备任何高级技能（包括编码知识）的情况下，用户应当能够一键式访问预测性分析和预报，从而确定模式并预测未来的结果和趋势。

请考虑能够提供主动、个性化分析的移动数据可视化应用。支持机器学习的工具可提供该功能。

您可以采用个性化助手，它知道您在何时何地有怎样的需求。例如，它可以确定您在纽约的业务会议上需要哪些业务报告和图形。它可以将语音转换为文本来进行基于语音的移动查询，并在您出行时提醒有新数据可进行分析。

您可以随时随地分析信息，而不必一直待在办公桌前。无论身在何处，您都可以使用手机或平板电脑进行分析。

利用机器学习，您可以自动发现业务动因，了解数据行为并发现隐藏的洞察，从而做出更明智的决策。

简便易用的工具

您需要什么样的数据可视化工具？答案是它必须提供便捷的功能让一切顺利进行，而不是拖慢分析和展现速度。

请关注易用性。例如，点击或拖放功能，自动以可视化方式呈现数据的功能、高亮显示某图形的功能，以及自动呈现其他图形中的相关信息的功能，这样您就不必手动执行这些任务。理想的工具应当让您能够快速、轻松地添加信息或进行编辑，例如更改布局以显示新洞察。

自助式工具

过去，业务分析通常由 IT 负责。如今，在许多公司中，销售和营销经理或其他非技术用户已经接管了这项工作。但是，如果工具难以使用，需要具备深入的 SQL 知识或需要编写大量脚本来准备数据，那么这一过程中仍需要 IT 来处理大量的帮助请求。

为什么要浪费时间求助 IT 来获取答案？您应选择一个支持自助服务的数据可视化工具，该工具提供交互式环境，支持导引式分步导航和内置功能，因此不需要任何定制工作。

所考虑的自助式工具应当在分析中嵌入人工智能 (AI) 和机器学习，从而简化某些任务，尤其是让不擅长分析工作的用户能够轻松上手。

这样一来，包含销售和营销经理以及业务分析人员在内的最终用户便可自行处理业务分析，从而尽可能减少 IT 的参与。

互联的工具

您的数据可视化工具应当可通过预建的连接来加载和集成各种来源的数据，从而可以轻松混合数据集并帮助您快速确定真正重要的数据。而且，该工具应当可供整个企业访问，并可随时随地与同事共享。

许多公司的分析生态系统中都包含多种工具：一种用于生产报告，另一种用于管理报告，还有一种用于发现，等等，这些工具非常耗费资源，需要各种技能，还会产生兼容性问题。因此，您需要更好的解决方案。您应选择数据可视化工具，由该工具所连平台来处理所有业务分析任务。

灵活的工具

在一些项目中，您可能希望一切工作都亲力亲为。而在另一些项目中，您可能希望或多或少地自动化完成工作。因此，您需要的数据可视化工具应当能够灵活地在人机之间轻松切换。

您需要灵活可选的方案

就技术环境而言，灵活性也是一个关键因素。您需要什么类型的解决方案？云技术？桌面？本地部署？移动？混合部署？只考虑当前需求？那未来呢？

一些工具限制了您的选择，仅提供桌面版本且仅用于数据可视化。还有一些公司则提供了一系列解决方案，它们集成在一个全面的商务智能平台中，以确保您当前和未来都能满足不断变化的业务需求。

纵观可能的前景

想象一下数据可视化工具可以为您的商务智能和组织做些什么。这里就有一个现成的工具。