如果一张图片抵得上一千字文字，那么想象一下，可视化工具可以对数据做什么呢?阅读本文，了解如何充分发挥这项强大技术的潜力吧。
要点：
数据可视化工具提供了一种易于访问的方式来查看和理解数据趋势和模式。
出色的数据可视化早在创建仪表板、报告、图表、广告牌或股票行情之前就开始了。
数据可视化的领域过于广泛，单一工具无法满足所有用户需求。
数据可视化是应用于数据的图形表示的术语。通过创建图表、图形甚至动画等视觉元素，数据可视化工具提供了一种易于访问的方式来查看和理解数据趋势和模式。
行业从大型机开始，然后转向独立服务器，然后云成为一件大事。
事实上，即使企业将更多IT外包到云中，本地数据中心也不会消失。结果是人们热衷于混合计算，其中一些IT资产被外包到云中，而其他资产则在企业内部进行维护。
确保数据准确、完整且处于适当水平，对于确保出色的数据可视化至关重要。这与工具或特定技术无关，而更多地与了解客户有关。现在，企业需要维护大量60年前编写的关键任务应用程序，同时还要应对日益老龄化的IT员工队伍，因此现在需要COBOL技能。
维护现有系统的需求，超出了使用完美执行的自定义和未知黑匣子代码的范围。还有许多传统系统(例如ERP)可以提供“经过验证的真实”业务价值。
充分了解用户的需求非常重要。了解受众的真正需求，并帮助其从数据中获得最大价值的最佳方法是专门围绕目标受众进行设计冲刺。这项技术将设计思维实践应用到通常的工程过程中。
数据可视化属性
据一项调查得出的结论是，三分之一的组织购买新服务器是因为服务器操作系统的生命周期结束了。例如，Microsoft于2020年1月取消了对Windows Server 2008的扩展支持，随后又于2020年7月取消了对SQL Server 2008的支持。
大多数商业用户寻求简单、直接的数据可视化。对于科学研究等先进、技术含量高的用例，丰富的图形技术非常重要。而工具很难实现这两个目标。
Tableau等工具可以帮助强制执行良好的设计实践，因为许多默认设置都是为了帮助用户理解而设计的。另一方面，随机选择颜色或推荐风格选择的工具可能会造成阻碍，而且帮助不大。例如，一个推荐大量3D图形选择或不必要处理的工具，例如阴影、阴影或卡通渲染。
常见错误
通过采用混合战略，企业还可以利用最佳的战略、运营和成本选择。在某些情况下，“最佳选择”可能是外包到云。在其他情况下，本地选择可能更好。
这样做的好处是新收购的企业能够适应ERP系统的特点和功能。
数据可以告知任何想知道的内容，而不一定是需要知道的内容。这一事实在高管环境中最为明显。在处理数据时，需要质疑。
充分利用数据可视化
充分利用数据可视化可以有助于更好地理解数据、发现趋势和模式，与他人分享见解，并做出更明智的决策。以下是一些关于如何充分利用数据可视化的建议：
- 确定目标： 在开始数据可视化之前，要清楚自己目标是什么。希望通过可视化表现数据中的什么信息?目标有助于指导选择合适的可视化类型和工具。
- 选择合适的可视化类型： 数据可视化有多种类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图、热图等。选择适合数据和目标的可视化类型，以确保能够有效传达信息。
- 精简和清晰的设计： 可视化应该简单明了，避免过于复杂或冗长的图表。使用清晰的标签、颜色和图例，确保观众能够轻松理解可视化。
- 数据准备和清理： 在可视化之前，确保数据已经经过充分准备和清理。处理缺失值、异常值和重复数据，以确保可视化的准确性。
- 交互性： 利用交互性元素，如工具提示、滚动条和筛选器，使观众可以与可视化互动，探索数据细节。
- 故事叙述： 利用数据可视化来讲述一个故事或者传达一个信息。通过组织多个图表和图形，帮助观众理解数据的背后的叙述。
- 合适的工具： 使用适合需求的数据可视化工具。常见的工具包括Tableau、Power BI、Python中的Matplotlib和Seaborn、R语言中的ggplot2等。选择工具要考虑数据类型、技能水平和预算。
- 反馈和改进： 在发布可视化后，接受观众的反馈并不断改进。了解观众的需求，以便进行适当的调整和改进。
- 学习数据可视化原则： 学习数据可视化的基本原则，如颜色理论、数据缩放、比例和对比度等，以提高可视化技能。
- 数据隐私和安全： 注意保护敏感数据的隐私和安全。确保在可视化中不暴露敏感信息。
充分利用数据可视化需要一定的技能和经验，但它可以成为一个强大的工具，有助于更好地理解数据、做出决策和与他人分享见解。
