俗話說“一圖勝千言。”如今，在大數據時代，當企業被本地和雲端産生的各種數據類型的信息所淹沒時，這句老話顯得尤為中肯。

　　篩選信息并确定其重要與否變得越來越困難。可視化讓分析變得更加輕松和快捷，并且讓您能夠一眼就看到重要内容。而且，大多數人對可視化内容的響應遠勝于文本 — 傳遞到大腦的信息中有 90% 是視覺信息，而大腦處理視覺的速度是處理文本的 60000 倍1。這些論據有力地證明了使用數據可視化來進行分析和傳達信息的必要性。

　　可視化分析為何重要

　　良好的數據可視化對于分析數據并根據該數據做出決策至關重要。這讓人們可以快速、輕松地查看和理解模式和關系，并發現僅用原始數據表格或電子表格不會注意到的新興趨勢。而且，在大多數情況下，并不需要接受專門的培訓就可以解讀圖形中顯示的内容，讓所有人都可以理解。

　　精心設計的圖形不僅可以提供信息，還可以通過強大的表現力增強信息的影響力，從而吸引人們的注意力，保持人們的興趣，而這是表格或電子表格所無法做到的。

　　數據可視化是如何工作的

　　大多數數據可視化工具都可以與關系數據庫等數據源相連接。這些數據存儲在本地或雲端，可供檢索以進行分析。随後，用戶可以從衆多選項中選擇呈現數據的最佳方式。一些工具會根據所呈現數據的種類來自動提供顯示建議。

　　選擇完美的可視化工具

　　對于圖形，應當始終考慮數據的種類和用途。一些信息會比其他信息更适用于某一種圖形：例如，有些數據更适合以條形圖顯示，而不是餅圖。但是，對于大多數工具，用戶都有多種可視化分析選項可以選擇，從折線圖和條形圖等常見圖表到時間線、地圖、曲線圖、直方圖和自定義設計，一應俱全。

　　數據可視化在商務智能中的不同應用

　　數據可視化并不是一個新概念。拉斯科洞窟的壁畫可以被視為數據可視化的一種形式，講述了數千年前的狩獵故事。

　　高科技引入了新的可視化方法。但是，即使是現代數據可視化也需要講述故事。

　　就商務智能而言，這個故事可通過關鍵指标來跟蹤公司績效。公司與競争對手相比如何?這個故事可以基于指标來展示電子郵件或産品營銷活動的效果。營銷活動是否能夠按預期實現目标?或者也可以講述一個關于數據源狀況的故事。

　　這個故事可以講述昨天、今天或明天。它有無窮的可能性。

　　數據可視化工具的必備要素

　　數據可視化可以幫助講述故事，從而清楚地呈現複雜問題。它對于從噪聲中識别重要信息(包括異常值和異常)發揮着關鍵作用。

　　它可以幫助您掌控不斷增長的數據量。與大型數據集的可視化交互可以簡化分析，從而揭示新的業務洞察。

　　隻要擁有适當的工具，數據可視化就可以幫助您完成所有這一切。那麼，您應當關注哪些方面?您應當考慮許多因素。擁有大腦的數據可視化工具

　　理想的解決方案應當讓您的生活更輕松

　　因此，您需要的是一個智能數據可視化工具，它采用增強分析并依托于嵌入式機器學習。

　　具有此功能的工具應當能夠幫助您完成從數據準備開始一直到分析和傳達信息的所有步驟。在過去，為分析準備數據一直是一項手動流程，非常耗時、繁瑣且容易出錯。

　　您應考慮采用這樣的工具，它能自動完成數據準備工作，包括從一個或多個數據源收集和整合信息。這能加速流程并減少出錯的幾率。該工具還應當能夠增強分析，即能夠給出建議，以便将新的數據集包含在評估中以得出更加準确的結果。

　　您需要一種交互式數據可視化工具，讓您能夠快速、輕松地提出問題并獲得解答，以便搜索所需信息并直接獲取數據。支持使用人類語言與數據源進行交互的自然語言接口可以實現該目标。這些接口還可用于修改請求和數據集參數。

　　而且，該工具應當為您提供豐富的選項，讓您能夠決定最佳的圖形呈現方式或根據數據結果自動提出建議。

　　此外，在不具備任何高級技能(包括編碼知識)的情況下，用戶應當能夠一鍵式訪問預測性分析和預報，從而确定模式并預測未來的結果和趨勢。

　　請考慮能夠提供主動、個性化分析的移動數據可視化應用。支持機器學習的工具可提供該功能。

　　您可以采用個性化助手，它知道您在何時何地有怎樣的需求。例如，它可以确定您在紐約的業務會議上需要哪些業務報告和圖形。它可以将語音轉換為文本來進行基于語音的移動查詢，并在您出行時提醒有新數據可進行分析。

　　您可以随時随地分析信息，而不必一直待在辦公桌前。無論身在何處，您都可以使用手機或平闆電腦進行分析。

　　通過機器學習，可以自動發現業務動因，了解數據行為并發現隐藏的洞察，從而做出更明智的決策。

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