企业数据可视化的秘诀是什么?

【导语】一个可视化的图表对企业来说也非常重要，现在的企业可以获取的数据量已经非常多，然而大部分的信息却并未得到好的利用，那么企业数据可视化的秘诀是什么?

对于数据分析师来说，可视化永远是一门不过时的学问，不仅因为上到企业领导、下到业务分析都要用到可视化，更因为它是分析师手中的优秀工具，它向我们揭示了数据背后的规律。

但很多人又会问，自己做的数据可视化丑出天际，领导不喜欢怎么办?

其实想要做出漂亮的可视化非常简单，很多人只是了解其中基本的图表类型，比如柱状图、条形图、饼图等，但想要实现可视化进阶，还必须掌握一些可视化工具。

数据可视化工具

新型的数据可视化产品层出不穷，基本上各种语言都有自己的可视化库，传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能，我们的可选范围实在是太多了。

我们要选择的可视化工具，必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。

实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;

简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;

更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;

多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库;很多数据可视化工具都支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

1、Excel

别以为EXCEL只会处理表格，你可以把它当成数据库，也可以把它当成IDE，甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表，但由于默认设置了颜色、线条和风格，使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。

可是，Excel并不适合处理大数据，一旦体量上来，卡死就是必然的。

Excel实现数据可视化的操作相对来说较为简单，但是功能也比较少，类型只有柱形图、气泡图、热度图以及区域地图等，目前大数据领域常见的需求并不在可选范围内，可用的主题也是微软经典的几款，显得有一些“视觉疲劳”。

2、FineBI

FineBI是一款自助式大数据分析软件，一是快，快到可以秒级反应大数据需求;二是简单，简单到业务人员拖拖拽拽即可进行有价值的数据分析;三是酷炫，给管理层看的数据可视化大屏，清晰明了。

你可以把它视作为可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果;

你也可以把它作为报表工具，因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据，不写代码不写SQL就能批量化做报表。

你还可以把它看作数据分析工具，其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表，可以借助FineBI做一些探索性的分析。

以上的所有分析都可以由业务人员自主完成，是的，你没看错，不再需要IT改来改去，业务人员自己就可以是数据分析师~

3、Echarts

百度出品的优秀产品之一，也是国内目前开源项目中少有的精品。一个纯 Java 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。

3.0版本中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。Echarts最令人心动的是它丰富的图表类型，以及极低的上手难度。

可是，这一大类需要会编程的数据分析软件，对普通人不太友好。现在的痛点是业务人员不能够自主地去分析数据，如果做不到这一点，那么对于企业来说价值就真的很小了。

总结

数据可视化最重要的是什么?既不是花里胡哨，也不是自助分析，而是通过分析数据找到企业真正的弱点与增长点，将产品打造成符合不同类型用户的场景需求，这才是最重要的事情。

数据分析的目的是为了解决问题，为了给公司与部门提供存在参考价值的分析内容，完成上述内容的基础就是数据。而在数据准备阶段，我们需要明确数据范围，减少数据量，通过采集、统计、分析与归纳，梳理出我们需要的数据结果表。