大数据时代，数据已经成为各行各业发展的重要生产要素。如何从海量数据中提取有价值的信息，促进业务决策的制定，是企业必须要关注的焦点。数据可视化作为数据驱动决策的重要工具，将数据转化为图形或图表，以便更清晰直观地理解和分析数据。通过数据可视化，用户可以快速识别数据中的模式、趋势和异常值，并从中获得有意义的洞见。

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数据可视化的核心价值

数据可视化通过将数据以图表、图像等形式展现，提高数据的可读性和理解性，使复杂的数据变得简单易懂。在企业经营管理中，正是通过这种特性和优势，数据可视化的价值非常显著。

战略和决策支持：数据可视化通过清晰地展示数据之间的关系和趋势，帮助企业更好地理解业务和市场情况，为决策者提供有力支持，提高决策的准确性和效率，从而更好地制定战略。

挖掘市场潜在机会：数据可视化将数据之间的联系直观地展示出来，帮助分析人员更快地发现数据中的规律和趋势，尤其在用户需求洞察中的价值更加明显，进而从中发现潜在的商机和趋势，更好地抓住市场机会。

提高效率和生产力：数据可视化将抽象的数据以直观的方式呈现，使得信息传达更加快速、准确，同时数据也更加易于理解和交流，这有助于提高团队间协作效率，便于企业更好地管理业务和资源，从而实现生产力的提升。

数据可视化的典型应用场景

数据可视化能够从根本上解决，企业在数据层面从“看得到”、“看得懂”到“可行动”的难题。企业经营管理中有众多典型应用场景，可以通过数据可视化来提效增质，通过获取准确有效及时的洞察力，辅助精准的决策指导，最终为企业增长找到突破口。

经营管理驾驶舱：面向公司战略决策层构建“经营管理驾驶舱”，满足管理者总览全局，运筹帷幄的需求。CEO可以实时掌握各个渠道的销售占比、业绩增长以及营运效率，对于异常数据通过联动、下钻等功能层层追踪，提高决策效率。

销售和营销分析：通过销售和营销数据的可视化分析，企业可以更好地了解其销售和营销活动的效果，例如对总销售额、往期同期、销售变化、环比变化、渠道占比等核心指标进行呈现，以及根据电商目标达成情况及往年同期表现，并结合利润、费用等指标综合评估电商在生意大盘中的占比及经营健康度。

消费者洞察分析：消费者洞察的可视化分析包含消费者总览分析、消费者行为分析、会员价值分析等主题。消费者总览看板可以实时监测客户数量、日/月新增客户、客户复购率、新老客户销售占比、客户增长趋势、客单价等核心指标。消费者行为分析可以帮助企业对消费者全生命周期的数据进行监控分析，实时掌握会员的流失和增长情况，有针对性地采取会员拉新或唤醒营销措施。

供应链管理分析：供应链能力是当前企业不可忽视的核心竞争力，针对供应链的运作情况，比如采购、库存、物流等，都需要具体落地到订单生产效率、入库进度、逾期情况，订单翻单能力，货品质量追踪等综合能力的可视化分析上，从而提升供应链效率。

数据可视化实践指南

数据可视化最核心的目标就是将复杂无序的数据故事，通过直观有序且可视化交互的方式呈现出最具洞察力的分析结果，因此在开始数据可视化之前，需要明确目标和受众。这有助于确定需要展示哪些数据，以及使用哪种可视化方式。之后就是选择合适的可视化工具，比如观远BI，注意重点需关注工具的易用性和低门槛，以便于业务用户也能够轻松快捷地使用。最后，就是掌握一定的可视化理念和技巧，依据设计原则，使用正确的图表、色彩、布局等有效地传达信息，其关键是保证可视化的信息易于使用和理解。

以下是关于数据可视化实践的一些建议：

分析看板搭建流程

Step1：基于分析数据以及分析目的选择合适的可视化类型；

Step2：基于看数顺序、叙事逻辑，兼顾排版美观进行画布布局；

Step3：完成布局调整后，需要对进行细节优化；

Step4：细节美化以及重点信息以图形化方式突出。

可视化设计原则

准确：从数据转化到可视表达时不歪曲、不误导、不遗漏，准确反映数据中包含的信息。

有效：信息传达有重点、克制不冗余、避免信息过载，用最适量的数据-油墨比表达最有用的信息。

清晰：表现方式清楚易读、具条理性，可以帮助用户快速达成目标，在最少的时间内获取更多的信息。

美：对数据的完美表达，合理利用视觉元素进行艺术创作，不过度修饰，给用户优雅的体验。

可扩展：使可视化适应不同的设备与尺寸，同时预期用户对数据深度，复杂性的需求。

通用视觉设计原则（CRAP）

对比（Contrast）：通过强烈的对比将不同的信息区分开。

重复（Repetition）：重复使用某一元素。

对齐（Alignment）：使元素在水平、垂直方向上对齐，方便视觉识别。

亲密性（Proximity）：将有关联的信息物理上放在一起，而关联不大的信息通过留白等手段分开。

以上的可视化实践，是基于观远数据的一站式数据分析平台的可视化能力，演示的落地参考指导。

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