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隨著互聯網技術與傳統行業的深度融合，傳統行業日常處理數據的效率已被大大提高，數據可視化技術應運而生。本文對數據可視化工具與用戶場景進行了分析，一起來看一下吧。

一、數據可視化的基本概念與不同產品形態

隨著互聯網技術與傳統行業的深度融合，傳統行業日常處理數據的效率早已被大大提高，而如何從海量數據中直觀查看所需數據的場景使得數據可視化技術應運而生。

數據可視化就是通過視覺設計師的在理解客戶數據需求的前提下，通過專業技術處理，將所需要展現的數據信息轉化為最直觀、最易懂的圖形方式展示出來。以下就是展現數據可視化后的案例，相信大家其實并不陌生。

案例——日常數據表格轉為為柱狀圖：

案例——地鐵線路圖：

圖片來源于網絡

通過這些“專業設計”不僅能夠提高數據的易讀性、易懂性，還能給用戶帶來更加良好的視覺沖擊，直觀地讓用戶獲取核心信息。

當數據可視化產生了越來越多的實際需求后，市場必然會衍生出對應的軟件和產品來滿足這個需求。而在近幾年，市場份額最高的就是兩款主流產品形態就是“可視化大屏工具”和“BI自助分析報告工具”。

在互聯網大數據應用日趨成熟的時代，通過這些工具，將實時海量數據作為處理對象的技術，能夠更好地幫助企業及時高效地挖掘數據背后的商業機會、決策機會，降低決策成本和時間成本，從而幫助企業實現決策高效化、智能化升級，這些都是未來互聯網大數據發展的必然要求。

那么，讓我們今天就先來閑聊一下這兩款可視化產品的基本概念與產品形態是什么樣子的吧。

二、可視化大屏工具

1. 基本概念

“可視化大屏工具”從文字上就知道這是一種將海量的數據按照一定的設計規則展現在數據大屏上的技術。該項技術最大要求就是對海量數據的實時展示，最大的優點就是簡潔、直觀、酷炫，這些都能夠彰顯一個企業的“數據”處理及應用的實力。

其主流的應用場景有：大數據監控、大屏幕數據情況展示、實時信息指導指揮調度、提高企業產品、技術體驗，以及品牌文化宣傳等。

目前，可視化大屏工具早已廣泛應用于各行各業，如電力電網、能源礦產、健康醫療、工廠制造業、法院政務、電信通訊、金融等。

設計師們也根據其不同的行業特征，在視覺風格上滿足了不同客戶的偏好。從近兩年的實際應用成果來看，大多采用了暗黑風格、市場比較偏好深藍色、深綠色主題。在設計手法上，多數都使用了科技感風格并配以酷炫的3D效果、動感效果。

讓我們來一起看看幾個典型的案例場景：

圖片來源于網絡

圖片來源于網絡

2. 聯屏設計案例

圖片來源于網絡

自2022年后，僅能實時精準展示數據的特點早已經無法滿足客戶的實際需求，看多了過多的酷炫效果也使得客戶的感官感受變得更加挑剔。

這些變化讓客戶對數據可視化產品提出了更高的“追求”，除了要求有基本的展示外，客戶還能夠對這些數據進行實時的互動，能夠通過數據講故事……由此便誕生更“高端”的技術，目前比較熱門的GIS地圖、物聯網協同傳輸等。

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國家在“十四五”規劃和2035年遠景目標中明確提出要“分級分類推進新型智慧城市建設”和“建設智慧城市和數字鄉村”的目標，而數字孿生城市作為智慧城市項目的基礎性支撐建設在未來十年內都將是增量市場，且在十四五期間保持較快速的增長。

圖片來源于網絡

2023年，隨著3D和AR技術的融合和導入，客戶在實時互動的基礎上，還需要產品能夠有一種沉浸式的視覺表現，如3D場景、3D地球、虛擬場景等。這就衍生出來了一種新的產品概念“數字孿生”。

未來數字孿生城市的用戶將逐漸從政府側延伸至企業側，CIM共建共享將成為主流模式。

三、BI分析報告工具

1. 基本概念

在數據分析越來越火爆的時代，越來越多的人開始學習數據分析，希望通過簡單的配置工作完成數據分析，從“手工”制作到“自動化”利用數據分析技能解決實際問題。

從本質上來說，BI（商業智能）通過統計學的分析方法對大量數據進行采集、清洗、處理等動作，幫助用戶發現數據背后的價值的信息，提高數據研究的工作效率，最后的輸出物可能是一個輕量級的Dashboard。

數據取于業務，用于業務，BI產品能讓業務人員自主制作儀表板，讓需要分析數據的人可以自己處理分析數據、探索分析。特別是在周期性報告處理方面，可以通過一次配置完成定期的數據展示，還有利于減少重復的“勞動”。

而對企業來說，BI(商業智能）數據分析是提供一套相對完善的數據分析解決方案。它通過匯聚企業內部不同的系統的數據來源，快速的進行合并提供統一的數據“輸出口”，幫助決策者做出明智的經營決策。

BI（商業智能）優勢是它能夠處理更大的數據量，可以通過統一數據接入層快速獲取數據源，支持Open API層等，靈活響應企業中不同的實際業務需求。

總體來說，BI(商業智能）分析報告其實也是數據可視化的一個分支場景，只是BI (商業智能）則側重于數據分析，優勢在于操作簡單、數據處理量大，分析快速。

典型案例：

圖片來源于網絡

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移動端案例：

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復雜報表案例：

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無論是可視化工具還是BI分析工具，最終都是將大數據背后的結構、關聯、趨勢等通過可視化的方式呈現出來給用戶。無論可視化的技術是如何發展，它都只是用戶與數據之間的一種“媒介”，最終都是服務于更好地閱讀數據，幫助用戶更好地洞察數據背后的價值。