隨著越來越多的企業(yè)開始部署大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，希望能夠充分利用快速增長的數(shù)據(jù)資源池，數(shù)據(jù)可視化項目的業(yè)務(wù)價值與日俱增。以前，數(shù)據(jù)可視化與自服務(wù)的商務(wù)智能和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用程序的關(guān)系更緊密，業(yè)務(wù)用戶使用這些應(yīng)用程序創(chuàng)建基本的收入、利潤和其他KPI(關(guān)鍵績效指標)圖表。但現(xiàn)在，越來越多的數(shù)據(jù)可視化工具被部署到大數(shù)據(jù)分析環(huán)境中，用于融合來自內(nèi)部和外部的多種數(shù)據(jù)源，形成可操作的信息。

IT、商務(wù)智能和分析團隊在大數(shù)據(jù)可視化項目上面臨的最大的挑戰(zhàn)是如何把所有需要處理的數(shù)據(jù)過濾成易于掌握的形式，使這種形式能夠?qū)Q策流程產(chǎn)生積極的影響。我們?nèi)菀紫氲降姆椒ㄊ怯脭?shù)據(jù)可視化軟件對所有種類的數(shù)據(jù)進行粗選，再創(chuàng)建精細的表格和圖形?？梢圆捎酶琢炕透到y(tǒng)的方法，這樣能夠得到更好的結(jié)果。

　　如何讓大數(shù)據(jù)可視化工具更高效:大道至簡

不給團隊增加更多的工作，創(chuàng)建太多的數(shù)據(jù)可視化，因為這有時會讓團隊無法集中精力實現(xiàn)分析應(yīng)用的真正目標，比如提升業(yè)務(wù)流程和更好地輔助業(yè)務(wù)決策。要把沒有實際意義的東西簡單化，不需要為它們做那些絢麗的可視化。

數(shù)據(jù)可視化也要適可而止

　　數(shù)據(jù)可視化也要適可而止

某金融公司使用紐帶線CRM系統(tǒng)的BI工具來分析客戶數(shù)據(jù)，幫助公司更精準地為個體瀏覽者和細分的客戶群體制定金融產(chǎn)品的價格。他們還使用“看數(shù)據(jù)”，有時輔之以D3開源可視化庫，將遞交給管理團隊的公司績效報表數(shù)據(jù)可視化。 BI工具，每個企業(yè)CEO值得擁有 。

大多數(shù)能夠帶來長期驅(qū)動力的商業(yè)決策，都能從數(shù)據(jù)透視表或者簡單表格中提取出來，我們可以采用多種方式處理績效數(shù)據(jù)，但我們真正想要知道的是怎樣依據(jù)(顧客)細分更好的進行定價。

即使是像部署和運行預(yù)測模型來評價新客戶的信用值這樣的重度數(shù)據(jù)科學(xué)工作，不需要創(chuàng)建復(fù)雜的大數(shù)據(jù)可視化來表現(xiàn)分析結(jié)果。如果模型工作的目的很簡單，就是要理解某些客戶的不同數(shù)據(jù)要素之間的聯(lián)系，那么再創(chuàng)建可視化就是對時間和精力的浪費。

美國醫(yī)療管理軟件供應(yīng)商首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Paul Bradley也表示：使用企業(yè)發(fā)送給客戶報表的醫(yī)院官員太多了，可視化在這里并不適用。某醫(yī)療管理軟件供應(yīng)商提供的SaaS云應(yīng)用程序幫助醫(yī)療行業(yè)供應(yīng)商處理醫(yī)療保險索賠，在索賠流程到達保險公司之前，供應(yīng)商會使用預(yù)測模型對索賠進行分析，來檢查每項治療的計費編碼是否有缺失，治療項目則與單子上的醫(yī)療流程相關(guān)。

軟件為客戶提供可視化報表，展示經(jīng)常遺漏的計費編碼和其他項。分析師表示公司的分析師需要記住的是讀報表的醫(yī)院管理者不會花時間、也沒有興趣研究復(fù)雜的圖形和表格。“我們花了很多時間處理大數(shù)據(jù)集中的復(fù)雜關(guān)系，但我們團隊最終的目標是將復(fù)雜的關(guān)系提煉成人們工作中需要的最簡單的結(jié)果。”

大數(shù)據(jù)可視化的幕后故事

　　大數(shù)據(jù)可視化的幕后故事

面對龐雜的數(shù)據(jù)，要找到頭緒的唯一辦法就是可視化。在這種情況下，建立更復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化就顯得更為合理。企業(yè)團隊成員如果經(jīng)常和復(fù)雜數(shù)據(jù)打交道，做細致的可視化并不難。有些可視化工作通過Excel就可以完成，但要實現(xiàn)更復(fù)雜的可視化就要使用紐帶線CRM系統(tǒng)的BI軟件，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用它更深入地了解可用的信息。企業(yè)想要從數(shù)據(jù)中獲得樣本和趨勢，必須了解所有客戶狀況的數(shù)據(jù)元素。

在Hadoop和其他大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展的推動下，分析工具和技術(shù)快速發(fā)展。但預(yù)測模型或數(shù)據(jù)挖掘算法本身并不能改變業(yè)務(wù)流程。要產(chǎn)生實實在在的影響力，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的分析結(jié)果需要在組織內(nèi)部與其他部門實現(xiàn)對話，這對于發(fā)揮大數(shù)據(jù)可視化工具的力量來講至關(guān)重要。

可以說，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)并不復(fù)雜。分析師在將大數(shù)據(jù)可視化時，雖然信息來自于復(fù)雜的分析，但仍要找到一種清爽的方式來表現(xiàn)這些信息。

讓大數(shù)據(jù)可視化工具更高效，最后總結(jié)出來的是，大數(shù)據(jù)可視化要適可而止， 大道至簡 ，可以讓大數(shù)據(jù)可視化工具更高效，更快為企業(yè)服務(wù)。